Je travaille beaucoup avec les modèles de séries temporelles financières, principalement AR (I) MA et Kalman. Un problème auquel je continue de faire face est la fréquence d'échantillonnage. Au départ, je pensais que si on m'offrait la possibilité d'échantillonner plus fréquemment à partir d'un processus sous-jacent, je devrais échantillonner aussi …
Considérons un processus aléatoire pour lequel la moyenne existe et est constante, pour tous les instants , c'est-à-dire pour tous les instants et décalages temporels (ou "décalages") . Je n'impose aucune autre condition aux moments supérieurs ni à la fonction de distribution. Comment puis-je décrire un tel processus? Il n'est …
La arimaxfonction dans le TSApackage est, à ma connaissance, le seul Rpackage qui s'adaptera à une fonction de transfert pour les modèles d'intervention. Il manque cependant une fonction de prédiction qui est parfois nécessaire. La solution suivante est-elle une solution à ce problème, tirant parti de l'excellent forecastpackage? Les intervalles …
J'aimerais utiliser un réseau neuronal pour prédire des séries temporelles financières. Je viens d'un milieu informatique et j'ai une certaine connaissance des réseaux de neurones et j'ai lu à ce sujet: TDNN RNN Je cherchais des packages R pour eux et je n'en ai trouvé qu'un pour RNN, le package …
J'apprends la régression. J'ai fait quelques régressions transversales qui sont très bien. J'ai récemment fait une régression simple de séries chronologiques. J'ai donc des vecteurs ay & x contenant chacun 1000 observations. J'ai fait une régression ols simple dans Excel qui m'a semblé très bien. Cependant, mon tuteur en ligne …
Mes données brutes consistent en une série chronologique de 60 jours avec une tendance à la baisse. Les données sont hebdomadaires, la fréquence est donc réglée sur 7. J'ai calculé la différence des données qui ressemble à ceci Lorsque je lance des tracés ACF et PACF sur la différence, il …
J'ai une série de points de données sous cette forme (horodatage, lat, long) pour un ensemble d'utilisateurs. Chaque utilisateur a une trajectoire lorsqu'il se déplace d'un point A à un point B. Il peut y avoir un nombre quelconque de points de A à B. Ils sont ordonnés des points …
Dans une grande partie de la littérature que j'étudie, c'est l'un de ces termes qui revient fréquemment mais sans définition rigoureuse. Plus précisément, on me dit: Pour les variables aléatoires indexées dans le temps (RVs) , le modèle de décomposition additive est donné comme{Xt}{Xt}\{X_t\} Xt=ll(Xt−1,Xt−2,…)+fc(Xt−1,Xt−2,…,εt,εt−1,…)Xt=ll(Xt−1,Xt−2,…)+fc(Xt−1,Xt−2,…,εt,εt−1,…)X_t = {ll}(X_{t-1}, X_{t-2}, \ldots) + …
J'ai été confronté au problème suivant. J'ai une sorte de système en temps réel et à chaque période, je lis sa valeur actuelle, créant une série temporelle (comme 1, 12, 2, 3, 5, 9, 1, ...). Je voudrais connaître les méthodes (statistiques et apprentissage automatique) pour prévoir la prochaine valeur …
Par exemple: Je veux prévoir les valeurs futures d'une série chronologique sur la base des valeurs précédentes de plusieurs séries chronologiques à l'aide d'un ANN et / ou SVM. Les entrées seront des valeurs décalées de chaque série chronologique, et les sorties seront des prévisions à un pas (les prévisions …
Je suis sûr que je manque quelque chose d'évident ici, mais je suis plutôt confus avec des termes différents dans le domaine des séries chronologiques. Si je comprends bien, les erreurs autocorrélées en série sont un problème dans les modèles de régression (voir par exemple ici ). Ma question est …
Je développe des systèmes de trading automatisés pour le marché boursier. Le grand défi a été le sur-ajustement. Pouvez-vous recommander des ressources décrivant des méthodes pour mesurer et éviter le sur-ajustement? J'ai commencé avec des ensembles de formation / validation, mais l'ensemble de validation est toujours vicié. De plus, les …
J'ai les séries temporelles suivantes obtenus en utilisant les données affichées ci-dessous. Pour une taille de fenêtre coulissante de 10, j'essaie de calculer la divergence KL entre la PMF des valeurs dans la fenêtre coulissante actuelle et la PMF de l'historique dans le but final de tracer la valeur de …
J'utilise la evolfftfonction du RSEISpackage R pour effectuer une analyse STFT d'un signal. Le signal dure une heure et a été acquis dans 3 conditions différentes, en particulier le contrôle 0-20 ', le stimulus 20'-40', 40'-60 'après le stimulus. Visuellement, je vois un changement dans le spectrogramme au cours de …
Il est assez difficile de rechercher des informations sur le Web lorsque vous ne savez pas quels mots sont couramment utilisés pour le décrire. Dans ce cas, je me demande comment cela s'appelle lorsque vous incluez un autre prédicteur dans une série chronologique. Par exemple, disons que je modélise une …
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