Statistiques et Big Data lags

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Inclusion d'une variable dépendante décalée dans la régression

Je suis très confus quant à savoir s'il est légitime d'inclure une variable dépendante retardée dans un modèle de régression. Fondamentalement, je pense que si ce modèle se concentre sur la relation entre le changement de Y et d'autres variables indépendantes, l'ajout d'une variable dépendante décalée dans le côté droit …

26 regression lags misspecification

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Séries temporelles multivariées dans R. Comment trouver une corrélation retardée et construire un modèle de prévision

Je suis nouveau dans la page et assez nouveau dans les statistiques et R. Je travaille sur un projet de collège avec l'objectif de trouver la corrélation entre la pluie et le niveau du débit d'eau dans les rivières. Une fois que la corrélation est prouvée, je veux la prévoir …

16 r time-series forecasting cross-correlation lags

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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 …

14 autocorrelation panel-data fixed-effects-model trend lags

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Autocorrélation résiduelle versus variable dépendante décalée

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

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Corrélation de la série temporelle des volumes

Considérez le graphique suivant: La ligne rouge (axe de gauche) décrit le volume d'échange d'une certaine action. La ligne bleue (axe droit) décrit le volume de messages Twitter pour ce stock. Par exemple, le 9 mai (05-09), environ 1.100 millions de transactions et 4.000 tweets ont été effectués. Je voudrais …

12 time-series correlation lags

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Ordonnance de retard pour le test de causalité de Granger

Supposons que je considère plusieurs variables indépendantes pour une éventuelle inclusion dans un modèle ARIMAX que je développe. Avant d'ajuster différentes variables, je voudrais filtrer les variables qui présentent une causalité inverse en utilisant un test de Granger (j'utilise la granger.testfonction du MSBVARpackage dans R, bien que je pense que …

11 lags granger-causality

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Création de valeurs aléatoires auto-corrélées dans R

Nous essayons de créer des valeurs aléatoires auto-corrélées qui seront utilisées comme série temporelle. Nous n'avons aucune donnée existante à laquelle nous nous référons et souhaitons simplement créer le vecteur à partir de zéro. D'une part, nous avons bien sûr besoin d'un processus aléatoire avec distribution et sa SD. D'autre …

11 r time-series random-variable autocorrelation lags

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Distinguer les effets à court terme et à long terme

J'ai lu dans un journal la phrase suivante: Le fait qu'il existe une différence entre les coefficients à court terme et à long terme est le résultat de notre spécification qui inclut des variables endogènes décalées. Ils effectuent une régression des premières différences et incluent un décalage de la variable …

10 regression time-series lags

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Prévoir des données de séries chronologiques avec des variables externes

Actuellement, je travaille sur un projet de prévision d'une série chronologique (données mensuelles). J'utilise R pour faire les prévisions. J'ai 1 variable dépendante (y) et 3 variables indépendantes (x1, x2, x3). La variable y a 73 observations, tout comme les 3 autres variables (alos 73). De janvier 2009 à janvier …

10 time-series multiple-regression forecasting lags

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Retard sur une série chronologique groupée

J'ai quelques dizaines de milliers d'observations qui sont dans une série chronologique mais regroupées par emplacements. Par exemple: location date observationA observationB --------------------------------------- A 1-2010 22 12 A 2-2010 26 15 A 3-2010 45 16 A 4-2010 46 27 B 1-2010 167 48 B 2-2010 134 56 B 3-2010 201 …

10 r regression time-series lags

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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, …

8 r autocorrelation independence lags

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