Questions marquées «autocorrelation»

L'autocorrélation (corrélation sérielle) est la corrélation d'une série de données avec elle-même avec un certain retard. Il s'agit d'un sujet important dans l'analyse des séries chronologiques.

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Pourquoi l'inclusion de latitude et de longitude dans un GAM explique-t-elle l'autocorrélation spatiale?
J'ai produit des modèles additifs généralisés pour la déforestation. Pour prendre en compte l'autocorrélation spatiale, j'ai inclus latitude et longitude en tant que terme d'interaction lissé (c'est-à-dire s (x, y)). Je me suis basé sur la lecture de nombreux articles dans lesquels les auteurs disaient "pour rendre compte de l'autocorrélation …
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Les degrés de liberté peuvent-ils être un nombre non entier?
Lorsque j'utilise GAM, cela me donne un DF résiduel de (dernière ligne du code). Qu'est-ce que ça veut dire? Au-delà de l'exemple GAM, en général, le nombre de degrés de liberté peut-il être un nombre non entier?26.626.626.6 > library(gam) > summary(gam(mpg~lo(wt),data=mtcars)) Call: gam(formula = mpg ~ lo(wt), data = mtcars) …
27 r  degrees-of-freedom  gam  machine-learning  pca  lasso  probability  self-study  bootstrap  expected-value  regression  machine-learning  linear-model  probability  simulation  random-generation  machine-learning  distributions  svm  libsvm  classification  pca  multivariate-analysis  feature-selection  archaeology  r  regression  dataset  simulation  r  regression  time-series  forecasting  predictive-models  r  mean  sem  lavaan  machine-learning  regularization  regression  conv-neural-network  convolution  classification  deep-learning  conv-neural-network  regression  categorical-data  econometrics  r  confirmatory-factor  scale-invariance  self-study  unbiased-estimator  mse  regression  residuals  sampling  random-variable  sample  probability  random-variable  convergence  r  survival  weibull  references  autocorrelation  hypothesis-testing  distributions  correlation  regression  statistical-significance  regression-coefficients  univariate  categorical-data  chi-squared  regression  machine-learning  multiple-regression  categorical-data  linear-model  pca  factor-analysis  factor-rotation  classification  scikit-learn  logistic  p-value  regression  panel-data  multilevel-analysis  variance  bootstrap  bias  probability  r  distributions  interquartile  time-series  hypothesis-testing  normal-distribution  normality-assumption  kurtosis  arima  panel-data  stata  clustered-standard-errors  machine-learning  optimization  lasso  multivariate-analysis  ancova  machine-learning  cross-validation 
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Comment tester l'autocorrélation des résidus?
J'ai une matrice avec deux colonnes qui ont beaucoup de prix (750). Dans l'image ci-dessous, j'ai tracé les résidus de la régression linéaire suivante: lm(prices[,1] ~ prices[,2]) En regardant l'image, cela semble être une très forte autocorrélation des résidus. Cependant, comment puis-je tester si l'autocorrélation de ces résidus est forte? …
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Quel est le but de l'autocorrélation?
Pourquoi l' autocorrélation est-elle si importante? J'en ai compris le principe (je suppose ..) mais comme il y a aussi des exemples où aucune autocorrélation ne se produit, je me demande: tout n'est pas dans la nature en quelque sorte autocorrélé? Le dernier aspect vise plus à une compréhension générale …
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Formule ACF et PACF
Je veux créer un code pour tracer ACF et PACF à partir de données de séries chronologiques. Tout comme ce graphique généré à partir de minitab (ci-dessous). J'ai essayé de rechercher la formule, mais je ne la comprends toujours pas bien. Pourriez-vous me dire la formule et comment l'utiliser, s'il …
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Les modèles résiduels autocorrélés restent-ils même dans les modèles avec des structures de corrélation appropriées, et comment sélectionner les meilleurs modèles?
Le contexte Cette question utilise R, mais concerne des problèmes statistiques généraux. J'analyse les effets des facteurs de mortalité (% de mortalité due aux maladies et au parasitisme) sur le taux de croissance de la population de papillons au fil du temps, où les populations de larves ont été échantillonnées …
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Comment analyser les données de comptage longitudinal: prise en compte de l'autocorrélation temporelle dans le GLMM?
Bonjour gourous statistiques et assistants de programmation R, Je m'intéresse à la modélisation des captures d'animaux en fonction des conditions environnementales et du jour de l'année. Dans le cadre d'une autre étude, j'ai dénombré des captures sur environ 160 jours sur trois ans. Chaque jour, j'ai la température, les précipitations, …
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Comparaison entre Newey-West (1987) et Hansen-Hodrick (1980)
Question: Quelles sont les principales différences et similitudes entre l'utilisation des erreurs types de Newey-West (1987) et de Hansen-Hodrick (1980)? Dans quelles situations faut-il privilégier l’un d’eux? Remarques: Je sais comment fonctionne chacune de ces procédures d'ajustement; cependant, je n'ai pas encore trouvé de document qui les comparerait, en ligne …
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Qu'est-ce que l '«attente de probabilité maximale ciblée»?
J'essaie de comprendre certains articles de Mark van der Laan. Il est un statisticien théorique à Berkeley travaillant sur des problèmes qui se chevauchent de manière significative avec l'apprentissage automatique. Un problème pour moi (en plus des mathématiques approfondies) est qu'il finit souvent par décrire des approches d'apprentissage machine familières …
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Pourquoi l'ajout d'un effet de décalage augmente-t-il la déviance moyenne dans un modèle hiérarchique bayésien?
Contexte: Je fais actuellement un travail de comparaison de divers modèles hiérarchiques bayésiens. Les données sont des mesures numériques du bien-être du participant i et du temps j . J'ai environ 1000 participants et 5 à 10 observations par participant.yje jyjejy_{ij}jejeijjj Comme avec la plupart des ensembles de données longitudinales, …
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Quand faut-il inclure le décalage de la variable dépendante dans un modèle de régression et quel décalage?
Les données que nous voulons utiliser comme variable dépendante ressemblent à ceci (ce sont des données de comptage). Nous craignons qu'étant donné sa composante cyclique et sa structure tendancielle, la régression se révèle en quelque sorte biaisée. Nous utiliserons une régression binomiale négative au cas où cela aiderait. Les données …
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