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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Modèle d'historique d'événement à temps discret (survie) dans R
J'essaie d'adapter un modèle à temps discret dans R, mais je ne sais pas comment le faire. J'ai lu que vous pouvez organiser la variable dépendante dans différentes lignes, une pour chaque observation de temps, et utiliser la glmfonction avec un lien logit ou cloglog. En ce sens, j'ai trois …
10 r  survival  pca  sas  matlab  neural-networks  r  logistic  spatial  spatial-interaction-model  r  time-series  econometrics  var  statistical-significance  t-test  cross-validation  sample-size  r  regression  optimization  least-squares  constrained-regression  nonparametric  ordinal-data  wilcoxon-signed-rank  references  neural-networks  jags  bugs  hierarchical-bayesian  gaussian-mixture  r  regression  svm  predictive-models  libsvm  scikit-learn  probability  self-study  stata  sample-size  spss  wilcoxon-mann-whitney  survey  ordinal-data  likert  group-differences  r  regression  anova  mathematical-statistics  normal-distribution  random-generation  truncation  repeated-measures  variance  variability  distributions  random-generation  uniform  regression  r  generalized-linear-model  goodness-of-fit  data-visualization  r  time-series  arima  autoregressive  confidence-interval  r  time-series  arima  autocorrelation  seasonality  hypothesis-testing  bayesian  frequentist  uninformative-prior  correlation  matlab  cross-correlation 
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Modélisation d'une tendance spatiale par régression avec les
Je prévois d'inclure les coordonnées comme covariables dans l'équation de régression afin de s'adapter à la tendance spatiale qui existe dans les données. Après cela, je veux tester les résidus sur l'autocorrélation spatiale en variation aléatoire. J'ai plusieurs questions: Dois-je effectuer une régression linéaire dans laquelle seules les variables indépendantes …
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Comment gérer les lacunes / NaN dans les données de séries chronologiques lors de l'utilisation de Matlab pour l'autocorrélation et les réseaux de neurones?
J'ai une série chronologique de mesures (séries de hauteurs unidimensionnelles). Au cours de la période d'observation, le processus de mesure s'est interrompu pendant quelques instants. Ainsi, les données résultantes sont un vecteur avec NaN où il y avait des lacunes dans les données. L'utilisation de MATLAB me pose un problème …
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Puis-je faire confiance à une régression si les variables sont autocorrélées?
Les deux variables (dépendantes et indépendantes) montrent des effets d'autocorrélation. Les données sont des séries chronologiques et stationnaires Lorsque j'exécute, les résidus de régression ne semblent pas être corrélés. Ma statistique de Durbin-Watson est supérieure à la valeur critique supérieure, il existe donc une preuve que les termes d'erreur ne …
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Calcul manuel PACF
J'essaie de reproduire le calcul que font SAS et SPSS pour la fonction d'autocorrélation partielle (PACF). En SAS, il est produit par Proc Arima. Les valeurs PACF sont les coefficients d'une autorégression de la série d'intérêt sur les valeurs décalées de la série. Ma variable d'intérêt étant les ventes, je …
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Interprétation du tracé ACF et PACF
Mes données brutes consistent en une série chronologique de 60 jours avec une tendance à la baisse. Les données sont hebdomadaires, la fréquence est donc réglée sur 7. J'ai calculé la différence des données qui ressemble à ceci Lorsque je lance des tracés ACF et PACF sur la différence, il …
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Mesures d'autocorrélation dans les valeurs catégorielles d'une chaîne de Markov?
Question directe: Existe-t-il des mesures d'autocorrélation pour une séquence d'observations d'une variable catégorielle (non ordonnée)? Contexte: J'utilise MCMC pour échantillonner à partir d'une variable catégorielle et je voudrais une mesure de la façon dont la méthode d'échantillonnage que j'ai développée se mélange à travers la distribution postérieure. Je connais bien …
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Pourquoi la somme des échantillons d'autocorrélations d'une série stationnaire est-elle égale à -1/2?
Je ne peux pas saisir ma tête autour de cette propriété des séries stationnaires et de la fonction d'autocorrélation. Je dois prouver que ∑h=1n−1ρ^(h)=−12∑h=1n−1ρ^(h)=−12\begin{align} \sum_{h=1}^{n-1}\hat\rho(h)=-\frac{1}{2} \end{align} Où et est la fonction d'autocovarianceρ^(h)=γ^(h)γ^(0)ρ^(h)=γ^(h)γ^(0)\hat\rho(h)=\displaystyle\frac{\hat\gamma(h)}{\hat\gamma(0)}γ^(h)γ^(h)\hat\gamma(h) γ^( h ) =1n∑t = 1n - h(Xt-X¯) (Xt + h-X¯)γ^(h)=1n∑t=1n−h(Xt−X¯)(Xt+h−X¯)\begin{align} \hat\gamma(h) = \frac{1}{n}\sum_{t=1}^{n-h}(X_t-\bar{X})(X_{t+h}-\bar{X}) \end{align} J'espère que quelqu'un …
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Autocorrélation de processus AR (1) indépendants concaténés
Soit un processus stochastique formé en concaténant les tirages iid d'un processus AR (1), où chaque tirage est un vecteur de longueur 10. En d'autres termes, sont des réalisations d'un processus AR (1); sont tirés du même processus, mais sont indépendants des 10 premières observations; etc.{Xt}{Xt}\left\{X_t\right\}{X1,X2, … ,Xdix}{X1,X2,…,Xdix}\left\{X_1, X_2, \ldots, …
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Peut-on calculer l'autocorrélation de matrices de covariance échantillonnées par MCMC?
Imaginez que nous échantillonnons une matrice de covariance à partir d'une distribution de Wishart par MCMC. À chaque itération, nous obtenons une nouvelle matrice d'échantillon SiSiS_i de la distribution Wishart. Question : Compte tenu de la trace qui contient tous les échantillonsS1,...SnS1,...SnS_1,...S_n, puis-je tracer l'autocorrélation de ces échantillons? J'ai vu …
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