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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Détection des valeurs aberrantes dans les séries chronologiques (LS / AO / TC) à l'aide du paquet tsoutliers en R. Comment représenter les valeurs aberrantes au format équation?
Commentaires: Tout d' abord je voudrais dire un grand merci à l' auteur du nouveau tsoutliers paquet qui met en œuvre de Chen et Liu séries temporelles de détection des valeurs aberrantes qui a été publiée dans le Journal de l'American Statistical Association en 1993 dans le logiciel Open Source …
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Pourquoi y a-t-il une différence entre le calcul manuel d'un intervalle de confiance de 95% selon la régression logistique et l'utilisation de la fonction confint () dans R?
Cher tout le monde - J'ai remarqué quelque chose d'étrange que je ne peux pas expliquer, pouvez-vous? En résumé: l'approche manuelle pour calculer un intervalle de confiance dans un modèle de régression logistique et la fonction R confint()donnent des résultats différents. Je suis passé par la régression logistique appliquée de …
34 r  regression  logistic  confidence-interval  profile-likelihood  correlation  mcmc  error  mixture  measurement  data-augmentation  r  logistic  goodness-of-fit  r  time-series  exponential  descriptive-statistics  average  expected-value  data-visualization  anova  teaching  hypothesis-testing  multivariate-analysis  r  r  mixed-model  clustering  categorical-data  unsupervised-learning  r  logistic  anova  binomial  estimation  variance  expected-value  r  r  anova  mixed-model  multiple-comparisons  repeated-measures  project-management  r  poisson-distribution  control-chart  project-management  regression  residuals  r  distributions  data-visualization  r  unbiased-estimator  kurtosis  expected-value  regression  spss  meta-analysis  r  censoring  regression  classification  data-mining  mixture 
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Comment adapter un modèle ARIMAX avec R?
J'ai quatre séries chronologiques différentes de mesures horaires: La consommation de chaleur à l'intérieur d'une maison La température à l'extérieur de la maison Le rayonnement solaire La vitesse du vent Je veux pouvoir prédire la consommation de chaleur à l'intérieur de la maison. Il y a une nette tendance saisonnière, …
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Comment démarrez-vous avec des données de séries chronologiques?
J'ai récemment appris à utiliser des techniques d'amorçage pour calculer les erreurs standard et les intervalles de confiance pour les estimateurs. Ce que j'ai appris, c'est que si les données sont des IID, vous pouvez traiter les données de l'échantillon comme la population et faire un échantillonnage avec remplacement, ce …
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Comment savoir si une série chronologique est stationnaire ou non stationnaire?
J'utilise R, je cherchai sur Google et appris que kpss.test(), PP.test()et adf.test()sont utilisées pour savoir sur stationnarité des séries chronologiques. Mais je ne suis pas un statisticien, qui peut interpréter leurs résultats > PP.test(x) Phillips-Perron Unit Root Test data: x Dickey-Fuller = -30.649, Truncation lag parameter = 7, p-value = …
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Quel est l'analyse des séries temporelles?
Quel est l'analyse des séries temporelles? Il existe de nombreuses autres méthodes statistiques, telles que la régression et l'apprentissage automatique, qui ont des cas d'utilisation évidents: la régression peut fournir des informations sur la relation entre deux variables, tandis que l'apprentissage automatique est idéal pour la prédiction. Mais en attendant, …
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Ajuster un modèle ARIMAX avec régularisation ou pénalisation (par exemple avec le lasso, le filet élastique ou la régression de crête)
J'utilise la fonction auto.arima () dans le package de prévision pour adapter les modèles ARMAX avec une variété de covariables. Cependant, j'ai souvent un grand nombre de variables à sélectionner et je me retrouve généralement avec un modèle final qui fonctionne avec un sous-ensemble d'entre elles. Je n'aime pas les …
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