Statistiques et Big Data time-series

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Comment gérer les données inexistantes ou manquantes?

J'ai essayé une méthode de prévision et je veux vérifier si ma méthode est correcte ou non. Mon étude compare différents types de fonds communs de placement. Je veux utiliser l'indice GCC comme référence pour l'un d'entre eux mais le problème est que l'indice GCC s'est arrêté en septembre 2011 …

12 time-series forecasting missing-data

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Interprétation des résultats ur.df de R (test de racine unitaire Dickey-Fuller)

J'exécute le test de racine unitaire suivant (Dickey-Fuller) sur une série chronologique en utilisant la ur.df()fonction dans le urcapackage. La commande est: summary(ur.df(d.Aus, type = "drift", 6)) La sortie est: ############################################### # Augmented Dickey-Fuller Test Unit Root Test # ############################################### Test regression drift Call: lm(formula = z.diff ~ z.lag.1 + …

12 r time-series hypothesis-testing unit-root

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Quel est le problème avec l'utilisation du R au carré dans les modèles de séries chronologiques?

J'ai lu que l'utilisation du R au carré pour les séries temporelles n'est pas appropriée car dans un contexte de série temporelle (je sais qu'il existe d'autres contextes) le R au carré n'est plus unique. Pourquoi est-ce? J'ai essayé de chercher, mais je n'ai rien trouvé. En règle générale, je …

12 regression time-series r-squared

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Différence entre le modèle d'équation simultanée et le modèle d'équation structurelle

Quelqu'un peut-il m'aider à comprendre quelles sont les différences entre le modèle d'équation simultanée et le modèle d'équation structurelle (SEM)? Ce sera formidable si quelqu'un peut me fournir de la documentation à ce sujet. De plus, existe-t-il de la littérature où le SEM a été utilisé dans le contexte de …

12 time-series references sem

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Ajustement de la régression linéaire multiple dans R: résidus autocorrélés

J'essaie d'estimer une régression linéaire multiple dans R avec une équation comme celle-ci: regr <- lm(rate ~ constant + askings + questions + 0) les demandes et les questions sont des séries chronologiques de données trimestrielles, construites avec askings <- ts(...). Le problème est que j'ai obtenu des résidus autocorrélés. …

11 r time-series multiple-regression autocorrelation residuals

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Représentation dans l'espace d'états d'ARMA (p, q) de Hamilton

J'ai lu le chapitre 13 de Hamilton et il a la représentation de l'espace d'état suivante pour un ARMA (p, q). Soit .Puis le processus ARMA (p, q) est le suivant: \ begin {aligné} y_t - \ mu & = \ phi_1 (y_ {t-1} - \ mu) + \ phi_2 …

11 time-series arima kalman-filter state-space-models

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Termes «coupés» et «coupés» des fonctions ACF, PACF

J'essaie de comprendre la signification de la coupure et de la queue dans l'intrigue de séries chronologiques d'ACF et de PACF. Que signifie "Couper après le décalage"? Cette limite? Que signifie «Tails off»? Dans l'exemple ci-dessus, le livre que j'utilise pour étudier, disons que c'est un processus AR. Mais je …

11 time-series autocorrelation terminology

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Comment interpréter les résultats du modèle TBATS et les diagnostics du modèle

J'ai une demi-heure de données sur la demande, qui est une série chronologique multi-saisonnière. J'ai utilisé tbatsdans le forecastpackage en R, et obtenu des résultats comme celui-ci: TBATS(1, {5,4}, 0.838, {<48,6>, <336,6>, <17520,5>}) Cela signifie-t-il que la série ne doit pas nécessairement utiliser la transformation de Box-Cox et que le …

11 r time-series diagnostic multiple-seasonalities tbats

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Quand dois-je arrêter de chercher un modèle?

Je recherche un modèle entre les cours de l'énergie et la météo. J'ai le prix du MWatt acheté entre les pays d'Europe, et beaucoup de valeurs sur la météo (fichiers Grib). Chaque heure sur une période de 5 ans (2011-2015). Prix / jour C'est par jour pendant un an. J'ai …

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Détection des valeurs aberrantes dans les séries chronologiques: comment réduire les faux positifs?

J'essaie d'automatiser la détection des valeurs aberrantes dans les séries chronologiques et j'ai utilisé une modification de la solution proposée par Rob Hyndman ici . Disons que je mesure les visites quotidiennes d'un site Web de divers pays. Pour certains pays où les visites quotidiennes sont de quelques centaines ou …

11 time-series outliers computational-statistics

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Comment vérifiez-vous l'ergodicité d'un processus stochastique à partir de son ou ses chemins d'échantillonnage?

Comment vérifiez-vous l'ergodicité d'un processus stochastique stationnaire au sens large à partir de son ou ses chemins d'échantillonnage? Pouvons-nous vérifier l'ergodicité à partir d'un seul chemin d'échantillonnage? Ou avons-nous besoin de plusieurs chemins d'échantillonnage? L'une des motivations de la vérification de l'ergodicité réside dans les séries chronologiques pour s'assurer que …

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Classification des séries chronologiques - très mauvais résultats

Je travaille sur un problème de classification de série chronologique où l'entrée est des données d'utilisation vocale de série chronologique (en secondes) pour les 21 premiers jours d'un compte de téléphone portable. La variable cible correspondante est de savoir si ce compte a été annulé dans la fourchette de 35 …

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Écart du rendement annuel en fonction de l'écart du rendement mensuel

J'essaie de comprendre toute la variance / erreur std d'une série chronologique de rendements financiers, et je pense que je suis coincé. J'ai une série de données mensuelles sur le retour des actions (appelons-le ), qui a une valeur attendue de 1,00795 et une variance de 0,000228 (l'écart-type est de …

11 time-series variance independence finance

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autocorrélation spatiale pour les données de séries chronologiques

J'ai un ensemble de données sur 20 ans d'un décompte annuel de l'abondance des espèces pour un ensemble de polygones (~ 200 polygones de forme irrégulière et continue). J'ai utilisé une analyse de régression pour inférer les tendances (changement du nombre par an) pour chaque polygone, ainsi que des agrégations …

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Création d'une série chronologique comprenant plusieurs observations pour chaque date

J'essaie d'appliquer une série chronologique aux données échantillonnées trimestriellement (biomasse animale) sur une période de 10 ans avec 3 répétitions par trimestre. Donc 40 dates mais 120 observations au total. J'ai lu SARIMA'a dans Shumway et Stoffer's Time Series Analysis et ses applications, ainsi que survolé Woodward, et. l'analyse appliquée …

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