Questions marquées «autocorrelation»

J'ai besoin de dériver des expressions analytiques pour la fonction d'autocovarianceγ(k)γ(k)\gamma\left(k\right) d'un processus ARMA (2,1) dénoté par: yt=ϕ1yt−1+ϕ2yt−2+θ1ϵt−1+ϵtyt=ϕ1yt−1+ϕ2yt−2+θ1ϵt−1+ϵty_t=\phi_1y_{t-1}+\phi_2y_{t-2}+\theta_1\epsilon_{t-1}+\epsilon_t Donc, je sais que: γ(k)=E[yt,yt−k]γ(k)=E[yt,yt−k]\gamma\left(k\right) = \mathrm{E}\left[y_t,y_{t-k}\right] donc je peux écrire: γ(k)=ϕ1E[yt−1yt−k]+ϕ2E[yt−2yt−k]+θ1E[ϵt−1yt−k]+E[ϵtyt−k]γ(k)=ϕ1E[yt−1yt−k]+ϕ2E[yt−2yt−k]+θ1E[ϵt−1yt−k]+E[ϵtyt−k]\gamma\left(k\right) = \phi_1 \mathrm{E}\left[y_{t-1}y_{t-k}\right]+\phi_2 \mathrm{E}\left[y_{t-2}y_{t-k}\right]+\theta_1 \mathrm{E}\left[\epsilon_{t-1}y_{t-k}\right]+\mathrm{E}\left[\epsilon_{t}y_{t-k}\right] puis, pour dériver la version analytique de la fonction d'autocovariance, j'ai besoin de substituer des …

13 time-series  covariance  autocorrelation  arma 

Pour commencer, j'ai une formation mathématique assez approfondie, mais je n'ai jamais vraiment traité de séries chronologiques ou de modélisation statistique. Vous n'avez donc pas besoin d'être très gentil avec moi :) Je lis cet article sur la modélisation de la consommation d'énergie dans les bâtiments commerciaux, et l'auteur fait …

13 time-series  autocorrelation 

Je veux prédire la hauteur des arbres dans une certaine zone en utilisant certaines variables obtenues par télédétection. Comme la biomasse approximative, etc. Je veux d'abord utiliser une régression linéaire (je sais que ce n'est pas la meilleure idée mais c'est une étape incontournable pour mon projet). Je voulais savoir …

13 r  multiple-regression  spatial  autocorrelation 

Je vois un modèle de régression qui régresse les rendements des indices boursiers sur douze mois (12 mois) Rendements annuels du même indice boursier, écart de crédit (différence entre la moyenne mensuelle des obligations sans risque et des obligations de sociétés) taux d'inflation en glissement annuel et indice de production …

13 regression  time-series  autocorrelation 

J'ai posé cette question hier sur StackOverflow, et j'ai obtenu une réponse, mais nous avons convenu que cela semble un peu hack et il pourrait y avoir une meilleure façon de voir les choses. La question: je voudrais calculer les erreurs-types de Newey-West (HAC) pour un vecteur (dans ce cas …

13 r  standard-error  autocorrelation  heteroscedasticity 

Lors de la modélisation de séries chronologiques, on a la possibilité de (1) modéliser la structure corrélationnelle des termes d'erreur comme par exemple un processus AR (1) (2) inclure la variable dépendante retardée comme variable explicative (sur le côté droit) Je comprends que ce sont parfois des raisons substantielles d'aller …

13 time-series  autocorrelation  residuals  lags 

J'ai calculé l'autocorrélation sur des données de séries chronologiques sur les modèles de mouvement d'un poisson en fonction de ses positions: X ( x.ts) et Y ( y.ts). En utilisant R, j'ai exécuté les fonctions suivantes et produit les graphiques suivants: acf(x.ts,100) acf(y.ts,100) Ma question est, comment puis-je interpréter ces …

13 r  time-series  autocorrelation 

J'essaie de comprendre comment R calcule l'autocorrélation lag-k (apparemment, c'est la même formule utilisée par Minitab et SAS), afin de pouvoir le comparer à l'utilisation de la fonction CORREL d'Excel appliquée à la série et à sa version k-lagged. R et Excel (en utilisant CORREL) donnent des valeurs d'autocorrélation légèrement …

13 r  sas  autocorrelation  excel 

Par exemple, dans R si vous appelez la acf()fonction, elle trace un corrélogramme par défaut et trace un intervalle de confiance à 95%. En regardant le code, si vous appelez plot(acf_object, ci.type="white"), vous voyez: qnorm((1 + ci)/2)/sqrt(x$n.used) comme limite supérieure pour le bruit blanc de type. Quelqu'un peut-il expliquer la …

12 r  confidence-interval  autocorrelation 

Je me familiarise avec les statistiques bayésiennes en lisant le livre Doing Bayesian Data Analysis , de John K. Kruschke, également connu sous le nom de "chiot livre". Dans le chapitre 9, des modèles hiérarchiques sont présentés avec cet exemple simple: et les observations de Bernoulli sont de 3 pièces, …

12 bayesian  interpretation  python  mcmc  autocorrelation 

J'ai remarqué dans mon propre travail ce modèle lors de l'examen d'un corrélogramme spatial à différentes distances, un modèle en forme de U dans les corrélations émerge. Plus précisément, de fortes corrélations positives à de faibles distances diminuent avec la distance, puis atteignent une fosse à un point particulier puis …

12 autocorrelation  spatial 

Wikipédia est-il faux ... ou je ne le comprends pas? Wikipédia: Les carrés blancs et noirs ("motif d'échecs") sont parfaitement dispersés, donc je serais de -1 pour Moran. Si les carrés blancs étaient empilés sur la moitié du plateau et les carrés noirs sur l'autre, le Moran I serait proche …

12 r  autocorrelation  spatial  pattern-recognition 

Lorsque vous effectuez une régression OLS et tracez les résidus résultants, comment savoir si les résidus sont autocorrélés? Je sais qu'il existe des tests pour cela (Durbin, Breusch-Godfrey) mais je me demandais si vous pouvez simplement regarder un tracé pour évaluer si l'autocorrélation pourrait être un problème (car pour l'hétéroskédasticité, …

12 regression  autocorrelation  residuals 

Je suis débutant et j'essaie de comprendre ce que montre un graphique d'autocorrélation. J'ai lu plusieurs explications de différentes sources telles que cette page ou la page Wikipédia connexe entre autres que je ne cite pas ici. J'ai ce code très simple, où j'ai des dates dans mon index pour …

12 python  autocorrelation  pandas 

J'essaie d'estimer une régression linéaire multiple dans R avec une équation comme celle-ci: regr <- lm(rate ~ constant + askings + questions + 0) les demandes et les questions sont des séries chronologiques de données trimestrielles, construites avec askings <- ts(...). Le problème est que j'ai obtenu des résidus autocorrélés. …

11 r  time-series  multiple-regression  autocorrelation  residuals