Statistiques et Big Data time-series

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Détection périodique d'une série temporelle générique

Cet article est la suite d'un autre article lié à une méthode générique de détection des valeurs aberrantes dans les séries chronologiques . Fondamentalement, à ce stade, je suis intéressé par un moyen robuste de découvrir la périodicité / saisonnalité d’une série temporelle générique affectée par beaucoup de bruit. Du …

53 time-series algorithms frequency real-time

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Avons-nous un problème de «pitié upvotes»?

Je sais, cela peut sembler hors sujet, mais écoutez-moi. Au débordement de pile et ici nous obtenons des votes sur les articles, tout cela est stocké dans un tableau. Par exemple: post id id électeur type de vote date / heure ------- -------- --------- -------- 10 1 2 2000-1-1 10:00:01 …

51 time-series hypothesis-testing data-mining markov-process censoring

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Est-il possible de regrouper des séries chronologiques en fonction de la forme de la courbe?

J'ai des données sur les ventes pour une série de points de vente et je souhaite les classer en fonction de la forme de leurs courbes au fil du temps. Les données ressemblent à peu près à ceci (mais ne sont évidemment pas aléatoires et ont des données manquantes): n.quarters …

47 r time-series clustering

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Comment utiliser correctement la corrélation de Pearson avec les séries chronologiques

J'ai deux séries chronologiques (lisses) que j'aimerais corréler entre elles pour voir leur corrélation. J'ai l'intention d'utiliser le coefficient de corrélation de Pearson. Est-ce approprié? Ma deuxième question est que je peux choisir d’échantillonner les 2 séries chronologiques aussi bien que je le souhaite. c'est-à-dire que je peux choisir combien …

47 time-series correlation pearson-r smoothing

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Pièges dans l'analyse des séries chronologiques

Je commence tout juste à apprendre par moi-même dans l'analyse des séries chronologiques. J'ai remarqué qu'il existe un certain nombre de pièges qui ne sont pas applicables aux statistiques générales. Alors, construisant sur Quels sont les péchés statistiques communs? , J'aimerais demander: Quels sont les pièges courants ou les péchés …

46 time-series self-study

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Existe-t-il un standard de référence pour la modélisation de séries temporelles irrégulièrement espacées?

Dans le domaine de l’économie (je pense), nous avons ARIMA et GARCH pour les séries chronologiques régulièrement espacées et Poisson, Hawkes pour la modélisation des processus ponctuels; qu’en est-il des tentatives de modélisation de séries chronologiques irrégulièrement espacées - existe-t-il (au moins) des pratiques communes? ? (Si vous avez des …

45 time-series garch poisson-process point-process unevenly-spaced-time-series

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Comment comparer statistiquement deux séries chronologiques?

J'ai deux séries chronologiques, montrées dans l'intrigue ci-dessous: Le graphique montre les détails complets des deux séries chronologiques, mais je peux facilement le réduire aux observations coïncidentes si nécessaire. Ma question est la suivante: quelles méthodes statistiques puis-je utiliser pour évaluer les différences entre les séries chronologiques? Je sais que …

44 r time-series

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Caractéristiques pour la classification des séries chronologiques

Je considère le problème de la classification (multiclass) basée sur des séries temporelles de longueur variable TTT , c’est-à-dire que l’on cherche une fonction f(XT)=y∈[1..K]for XT=(x1,…,xT)with xt∈Rd ,f(XT)=y∈[1..K]for XT=(x1,…,xT)with xt∈Rd ,f(X_T) = y \in [1..K]\\ \text{for } X_T = (x_1, \dots, x_T)\\ \text{with } x_t \in \mathbb{R}^d ~, parintermédiaireune représentation …

43 time-series classification feature-selection signal-processing

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Pourquoi les modèles de séries chronologiques MA (q) sont-ils appelés «moyennes mobiles»?

Quand je lis "moyenne mobile" par rapport à une série chronologique, je pense quelque chose comme , ou peut-être une pondérée moyenne comme . (Je réalise que ce sont en fait des modèles AR (3), mais ce sont les choses auxquelles mon cerveau se lance.) Pourquoi les modèles de modèles …

43 time-series arima terminology moving-average

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Comment faire une série temporelle stationnaire?

Outre les différences, quelles sont les autres techniques permettant de créer une série temporelle non stationnaire, stationnaire? Habituellement, on parle de série " intégrée d’ordre p " si elle peut être rendue fixe par l’intermédiaire d’un opérateur de décalage .(1−L)PXt(1−L)PXt(1-L)^P X_t

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Regroupement temporel dynamique

Quelle serait l'approche d'utiliser Dynamic Time Warping (DTW) pour regrouper des séries chronologiques? J'ai lu que DTW était un moyen de trouver des similitudes entre deux séries chronologiques, alors qu'elles pouvaient être décalées dans le temps. Puis-je utiliser cette méthode comme mesure de similarité pour un algorithme de classification tel …

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Séries chronologiques 'clustering' in R

J'ai un ensemble de données chronologiques. Chaque série couvre la même période, bien que les dates réelles dans chaque série chronologique ne soient pas toutes "alignées" exactement. Autrement dit, si la série chronologique devait être lue dans une matrice 2D, elle ressemblerait à ceci: date T1 T2 T3 .... TN …

38 r time-series clustering cointegration

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Comment trouver un bon ajustement pour un modèle semi-sinusoïdal en R?

Je veux supposer que la température de surface de la mer Baltique est la même année après année, puis la décrire avec un modèle fonction / linéaire. L'idée que j'avais était de simplement entrer l'année sous forme de nombre décimal (ou num_months / 12) et de déterminer la température à …

37 r regression time-series lm

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Différence entre prévision et prédiction?

Je me demandais quelle différence et quel rapport existe entre prévision et prédiction? Surtout dans les séries chronologiques et la régression? Par exemple, ai-je raison de dire que: Dans les séries chronologiques, la prévision semble vouloir dire estimer une valeur future à partir des valeurs passées d’une série chronologique. En …

37 regression time-series forecasting terminology

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Analyse croisée des séries chronologiques

J'utilise le paquet caret dans R pour créer des modèles prédictifs de classification et de régression. Caret fournit une interface unifiée permettant de régler les hyper-paramètres de modèle par validation croisée ou initialisation. Par exemple, si vous construisez un modèle simple de classification 'voisins les plus proches', combien de voisins …

37 r time-series cross-validation

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