Statistiques et Big Data time-series

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Modèle de série chronologique d'ensemble

J'ai besoin d'automatiser les prévisions de séries chronologiques et je ne connais pas à l'avance les caractéristiques de ces séries (saisonnalité, tendance, bruit, etc.). Mon objectif n'est pas d'obtenir le meilleur modèle possible pour chaque série, mais d'éviter les très mauvais modèles. En d'autres termes, obtenir de petites erreurs à …

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Stratégies d'augmentation des données pour la prévision des séries chronologiques

J'envisage deux stratégies pour effectuer une "augmentation des données" sur les prévisions de séries chronologiques. Tout d'abord, un peu d'histoire. Un prédicteur PPP pour prévoir la prochaine étape d'une série temporelle est une fonction qui dépend généralement de deux choses, les états passés de la série chronologique, mais aussi les …

13 time-series data-augmentation

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Modèle de Markov caché vs réseau neuronal récurrent

Quels problèmes d'entrée séquentielle conviennent le mieux à chacun? La dimensionnalité d'entrée détermine-t-elle celle qui correspond le mieux? Les problèmes qui nécessitent une "mémoire plus longue" sont-ils mieux adaptés à un LSTM RNN, alors que les problèmes de modèles d'entrée cycliques (bourse, météo) sont plus facilement résolus par un HMM? …

13 time-series neural-networks hidden-markov-model rnn

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La stationnarité est-elle préservée sous une combinaison linéaire?

Imaginez que nous ayons deux processus de séries temporelles, qui sont stationnaires, produisant: .xt,ytxt,ytx_t,y_t Est , également stationnaire? ∀ α , β ∈ Rzt=αxt+βytzt=αxt+βytz_t=\alpha x_t +\beta y_t∀α,β∈R∀α,β∈R\forall \alpha, \beta \in \mathbb{R} Toute aide serait appréciée. Je dirais que oui, car il a une représentation MA.

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Est-ce que chaque série non stationnaire est convertible en série stationnaire par différenciation

Est-ce que chaque série chronologique non stationnaire peut être convertie en une série chronologique stationnaire en appliquant une différenciation? De plus, comment décidez-vous de l'ordre de différenciation à appliquer? Faites-vous simplement une différence avec les intervalles 1,2 ... n, et effectuez à chaque fois un test de racine unitaire de …

12 time-series stationarity

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Comment tenir compte de l'impact des vacances dans les prévisions

J'ai une série chronologique quotidienne assez prévisible avec une saisonnalité hebdomadaire. Je peux proposer des prédictions qui semblent assez précises (confirmées par validation croisée) quand il n'y a pas de vacances. Cependant, quand il y a des vacances, j'ai les problèmes suivants: J'obtiens des nombres non nuls pour les vacances …

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Une série stationnaire tendance peut-elle être modélisée avec ARIMA?

J'ai une question / confusion sur les séries stationnaires requises pour la modélisation avec ARIMA (X). Je pense plus à cela en termes d'inférence (effet d'une intervention), mais j'aimerais savoir si la prévision par rapport à l'inférence fait une différence dans la réponse. Question: Toutes les ressources introductives que j'ai …

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Comment effectuer l'imputation de valeurs dans un très grand nombre de points de données?

J'ai un très grand ensemble de données et il manque environ 5% de valeurs aléatoires. Ces variables sont corrélées entre elles. L'exemple de jeu de données R suivant n'est qu'un exemple de jouet avec des données corrélées factices. set.seed(123) # matrix of X variable xmat <- matrix(sample(-1:1, 2000000, replace = …

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Quelles statistiques sont conservées sous agrégation?

Si nous avons une longue série temporelle à haute résolution, avec beaucoup de bruit, il est souvent judicieux d'agréger les données à une résolution inférieure (par exemple, des valeurs quotidiennes à mensuelles) pour mieux comprendre ce qui se passe, en supprimant efficacement le bruit. J'ai vu au moins un article …

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Critères de sélection du «meilleur» modèle dans un modèle de Markov caché

J'ai un ensemble de données de série chronologique auquel j'essaie d'adapter un modèle de Markov caché (HMM) afin d'estimer le nombre d'états latents dans les données. Mon pseudo-code pour ce faire est le suivant: for( i in 2 : max_number_of_states ){ ... calculate HMM with i states ... optimal_number_of_states = …

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Relation et différence entre séries chronologiques et régression?

Quelles sont la relation et la différence entre les séries chronologiques et la régression? Pour les modèles et les hypothèses , est-il exact que les modèles de régression supposent l'indépendance entre les variables de sortie pour différentes valeurs de la variable d'entrée, contrairement au modèle de série chronologique? Quelles sont …

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Algorithme de normalisation en temps réel des données de séries chronologiques?

Je travaille sur un algorithme qui prend un vecteur du point de données le plus récent d'un certain nombre de flux de capteurs et compare la distance euclidienne aux vecteurs précédents. Le problème est que les différents flux de données proviennent de capteurs complètement différents, donc prendre une simple distance …

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Premiers pas pour apprendre à prédire la série financière à l'aide de l'apprentissage automatique

J'essaie de comprendre comment utiliser l'apprentissage automatique pour prédire la série financière 1 étape ou plus dans le futur. J'ai une série temporelle financière avec des données descriptives et je voudrais former un modèle et ensuite utiliser le modèle pour prédire n étapes à venir. Ce que j'ai fait jusqu'à …

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Puis-je dissuader et faire la différence pour rendre une série stationnaire?

J'ai un ensemble de données qui augmente clairement au fil du temps (taux de change d'une monnaie, données mensuelles sur 20 ans), ma question est: puis-je détourner les données et ensuite les différencier également pour les rendre stationnaires, si la tendance est en soi n'y parvient pas? Et si oui, …

12 time-series stationarity

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Désaisonnalisation des données de comptage

J'ai utilisé stl () dans R pour décomposer les données de comptage en composantes de tendance, saisonnières et irrégulières. Les valeurs de tendance résultantes ne sont plus des nombres entiers. J'ai les questions suivantes: Stl () est-il un moyen approprié de désaisonnaliser les données de comptage? Étant donné que la …

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