Questions marquées «time-series»

Les séries chronologiques sont des données observées dans le temps (soit en temps continu, soit à des périodes discrètes).



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Algorithme simple pour la détection des valeurs aberrantes en ligne d'une série chronologique générique
Je travaille avec une grande quantité de séries chronologiques. Ces séries temporelles sont essentiellement des mesures de réseau toutes les 10 minutes, et certaines sont périodiques (c'est-à-dire la bande passante), d'autres pas (c'est-à-dire la quantité de trafic de routage). Je voudrais un algorithme simple pour faire une "détection des valeurs …


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Un exemple: régression LASSO utilisant glmnet pour les résultats binaires
Je commence à me familiariser avec l’utilisation de glmnetavec LASSO Regression, où mon résultat d’intérêt est dichotomique. J'ai créé un petit cadre de données fictif ci-dessous: age <- c(4, 8, 7, 12, 6, 9, 10, 14, 7) gender <- c(1, 0, 1, 1, 1, 0, 1, 0, 0) bmi_p <- …
78 r  self-study  lasso  regression  interpretation  anova  statistical-significance  survey  conditional-probability  independence  naive-bayes  graphical-model  r  time-series  forecasting  arima  r  forecasting  exponential-smoothing  bootstrap  outliers  r  regression  poisson-distribution  zero-inflation  genetic-algorithms  machine-learning  feature-selection  cart  categorical-data  interpretation  descriptive-statistics  variance  multivariate-analysis  covariance-matrix  r  data-visualization  generalized-linear-model  binomial  proportion  pca  matlab  svd  time-series  correlation  spss  arima  chi-squared  curve-fitting  text-mining  zipf  probability  categorical-data  distance  group-differences  bhattacharyya  regression  variance  mean  data-visualization  variance  clustering  r  standard-error  association-measure  somers-d  normal-distribution  integral  numerical-integration  bayesian  clustering  python  pymc  nonparametric-bayes  machine-learning  svm  kernel-trick  hyperparameter  poisson-distribution  mean  continuous-data  univariate  missing-data  dag  python  likelihood  dirichlet-distribution  r  anova  hypothesis-testing  statistical-significance  p-value  rating  data-imputation  censoring  threshold 

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Générer une variable aléatoire avec une corrélation définie avec une ou plusieurs variables existantes
Pour une étude de simulation , je dois générer des variables aléatoires qui montrent une corrélation prefined (population) à une variable existante .YYY J'ai examiné les Rpackages copulaet ceux CDVinequi peuvent produire des distributions multivariées aléatoires avec une structure de dépendance donnée. Cependant, il n'est pas possible de fixer l'une …

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Utilisation de la validation croisée par pli en k pour la sélection de modèles en série chronologique
Question: Je veux être sûr de quelque chose, l’utilisation de la validation croisée à plis multiples avec des séries chronologiques est-elle simple, ou faut-il être particulièrement attentif avant de l’utiliser? Contexte: Je modélise une série chronologique sur 6 ans (avec une chaîne semi-markovienne), avec un échantillon de données toutes les …

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Quel algorithme devrais-je utiliser pour détecter des anomalies sur des séries chronologiques?
Contexte Je travaille dans le centre d'opérations réseau, nous surveillons les systèmes informatiques et leurs performances. L'un des indicateurs clés à surveiller est le nombre de visiteurs \ clients actuellement connectés à nos serveurs. Pour le rendre visible, nous (l'équipe d'opérations) collectons des métriques telles que des données de séries …

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Quel est le problème avec l'extrapolation?
Je me souviens d'avoir assisté à des cours de statistiques en tant qu'étudiant de premier cycle sur pourquoi l'extrapolation était une mauvaise idée. En outre, de nombreuses sources en ligne commentent ce sujet. Il y a aussi une mention de cela ici . Quelqu'un peut-il m'aider à comprendre pourquoi l'extrapolation …



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Utilisation de l'apprentissage en profondeur pour la prédiction de séries chronologiques
Je suis nouveau dans le domaine de l'apprentissage en profondeur et pour moi, la première étape a été de lire des articles intéressants sur le site deeeplearning.net. Dans des articles sur l'apprentissage en profondeur, Hinton et d'autres discutent principalement de l'appliquer à des problèmes d'image. Quelqu'un peut-il essayer de me …

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Exemples réels de processus de moyenne mobile
Pouvez-vous donner des exemples concrets de séries chronologiques pour lesquelles un processus de moyenne mobile d'ordre , c.-à-d. a-t-il une raison a priori d'être un bon modèle? Au moins pour moi, les processus autorégressifs semblent assez faciles à comprendre intuitivement, alors que les processus MA ne semblent pas aussi naturels …

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Régression linéaire en ligne efficace
J'analyse des données pour lesquelles je souhaite effectuer une régression linéaire ordinaire. Toutefois, cela n’est pas possible car je traite d’un paramètre en ligne avec un flux continu de données d’entrée (qui deviendra rapidement trop volumineux pour la mémoire). pour mettre à jour les estimations de paramètres pendant la consommation. …


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