Statistiques et Big Data time-series

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Séries temporelles et détection d'anomalies

Je voudrais configurer un algorithme pour détecter une anomalie dans les séries temporelles, et je prévois d'utiliser le clustering pour cela. Pourquoi devrais-je utiliser une matrice de distance pour le clustering et non les données brutes des séries temporelles ?, Pour la détection de l'anomalie, j'utiliserai un clustering basé sur …

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Test de différence statistiquement significative dans les séries chronologiques?

J'ai la série chronologique des prix de deux titres, A et B, sur la même période et échantillonnés à la même fréquence. Je voudrais tester s'il existe une différence statistiquement significative dans le temps entre les deux prix (mon hypothèse nulle serait que la différence est nulle). Plus précisément, j'utilise …

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Comment détecter un changement significatif dans les données de séries temporelles dû à un changement de «politique»?

J'espère que c'est le bon endroit pour publier ceci, j'ai envisagé de le publier sur les sceptiques, mais je pense qu'ils diraient simplement que l'étude était statistiquement erronée. Je suis curieux de connaître le revers de la question, qui est de savoir comment le faire correctement. Sur le site Web …

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Fonctions propres d'une matrice d'adjacence d'une série chronologique?

Considérons une simple série chronologique: > tp <- seq_len(10) > tp [1] 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 nous pouvons calculer une matrice d'adjacence pour cette série temporelle représentant les liens temporels entre les échantillons. Dans le calcul de cette matrice, nous ajoutons un site imaginaire …

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Comment générer des données de séries chronologiques binaires auto-corrélées aléatoires?

Comment puis-je générer des séries temporelles binaires telles que: La probabilité moyenne d'observer 1 est spécifiée (disons 5%); Probabilité conditionnelle d'observer 1 au temps étant donné la valeur à t - 1 (disons 30% si t - 1tttt−1t−1t-1t−1t−1t-1 valeur était 1)?

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Comment vérifier quel modèle est le meilleur dans l'analyse des séries temporelles de l'espace d'état?

Je fais l'analyse de données de séries chronologiques par des méthodes d'espace d'état. Avec mes données, le modèle stochastique au niveau local a totalement surpassé le modèle déterministe. Mais le modèle de niveau et de pente déterministe donne de meilleurs résultats qu'avec le niveau stochastique et la pente stochastique / …

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Comment agréger par minute les données d'une semaine en moyennes horaires?

Comment obtiendriez-vous des moyennes horaires pour plusieurs colonnes de données, pour une période quotidienne, et afficheriez-vous les résultats pour douze "hôtes" dans le même graphique? Autrement dit, j'aimerais représenter graphiquement à quoi ressemble une période de 24 heures, pour une semaine de données. L'objectif final serait de comparer deux ensembles …

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Bonnes introductions aux séries chronologiques (avec R)

Je recueille actuellement des données pour une expérience sur les caractéristiques psychosociales associées à l'expérience de la douleur. Dans le cadre de cela, je recueille électroniquement les mesures GSR et BP de mes participants, ainsi que diverses mesures autodéclarées et implicites. J'ai une formation psychologique et je suis à l'aise …

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Déterminer si un site Web est actif à l'aide de visites quotidiennes

Le contexte: J'ai un groupe de sites Web où j'enregistre quotidiennement le nombre de visites: W0 = { 30, 34, 28, 30, 16, 13, 8, 4, 0, 5, 2, 2, 1, 2, .. } W1 = { 1, 3, 21, 12, 10, 20, 15, 43, 22, 25, .. } W2 …

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Similitude statistique des séries chronologiques

Supposons que l'on dispose d'une série chronologique à partir de laquelle on peut prendre diverses mesures telles que la période, le maximum, le minimum, la moyenne, etc., puis les utiliser pour créer un modèle d'onde sinusoïdale avec les mêmes attributs. dans quelle mesure les données réelles correspondent-elles au modèle supposé? …

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Existe-t-il un modèle de cointégration pour les séries temporelles à espacement irrégulier?

Je ne sais pas comment calculer la cointégration avec des séries chronologiques irrégulières (idéalement en utilisant le test de Johansen avec VECM). Ma pensée initiale serait de régulariser la série et d'interpoler les valeurs manquantes, bien que cela puisse biaiser l'estimation. Existe-t-il de la littérature sur ce sujet?

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Pourquoi cette prédiction des séries chronologiques est-elle «assez mauvaise»?

J'essaie d'apprendre à utiliser les réseaux de neurones. Je lisais ce tutoriel . Après avoir ajusté un réseau neuronal sur une série chronologique en utilisant la valeur en pour prédire la valeur en t + 1, l'auteur obtient le graphique suivant, où la ligne bleue est la série chronologique, le …

15 time-series neural-networks predictive-models deep-learning prediction

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Séries chronologiques biologiques multivariées: VAR et saisonnalité

J'ai un ensemble de données de séries chronologiques multivariées comprenant des variables biologiques et environnementales en interaction (plus éventuellement des variables exogènes). Outre la saisonnalité, il n'y a pas de tendance claire à long terme dans les données. Mon but est de voir quelles variables sont liées les unes aux …

15 r time-series var seasonality

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Statistiques de Ljung-Box pour les résidus ARIMA dans R: résultats de tests confus

J'ai une série chronologique que j'essaie de prévoir, pour laquelle j'ai utilisé le modèle saisonnier ARIMA (0,0,0) (0,1,0) [12] (= fit2). C'est différent de ce que R a suggéré avec auto.arima (R calculé ARIMA (0,1,1) (0,1,0) [12] serait un meilleur ajustement, je l'ai nommé fit1). Cependant, au cours des 12 …

15 r time-series statistical-significance arima residuals

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Si un processus AR (P) est stationnaire ou non?

En pratique, comment évaluer si un processus AR (P) est stationnaire ou non? Comment déterminer la commande du modèle AR et MA?

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