Statistiques et Big Data time-series

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Qu'est-ce qu'un processus de bruit blanc?

Quelle est la meilleure façon de définir le processus de bruit blanc afin qu'il soit intuitif et facile à comprendre?

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Application des ondelettes aux algorithmes de détection d'anomalies basées sur des séries chronologiques

J'ai commencé à me frayer un chemin à travers les didacticiels d'exploration de données statistiques d'Andrew Moore (fortement recommandé pour toute autre personne qui s'aventure dans ce domaine). J'ai commencé par lire ce PDF extrêmement intéressant intitulé "Présentation introductive des algorithmes de détection d'anomalies basées sur des séries chronologiques" dans …

25 time-series outliers signal-processing wavelet

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Recherche d'un certain type d'explication ARIMA

Cela peut être difficile à trouver, mais j'aimerais lire un exemple ARIMA bien expliqué qui utilise un minimum de mathématiques étend la discussion au-delà de la construction d'un modèle en utilisant ce modèle pour prévoir des cas spécifiques utilise des graphiques ainsi que des résultats numériques pour caractériser l'adéquation entre …

25 time-series arima intuition

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Sous-ensemble des vecteurs de séries temporelles R

J'ai une série chronologique et je souhaite la sous-définir tout en la conservant sous forme de série chronologique, en préservant le début, la fin et la fréquence. Par exemple, disons que j'ai une série chronologique: > qs <- ts(101:110, start=c(2009, 2), frequency=4) > qs Qtr1 Qtr2 Qtr3 Qtr4 2009 101 …

25 r time-series

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Analyse quotidienne des séries chronologiques

J'essaie de faire une analyse des séries chronologiques et je suis nouveau dans ce domaine. J'ai un décompte quotidien d'un événement de 2006-2009 et je veux y adapter un modèle de série chronologique. Voici les progrès que j'ai réalisés: timeSeriesObj = ts(x,start=c(2006,1,1),frequency=365.25) plot.ts(timeSeriesObj) L'intrigue résultante que j'obtiens est: Afin de …

25 r time-series seasonality multiple-seasonalities tbats hypothesis-testing beta-distribution machine-learning unsupervised-learning supervised-learning reinforcement-learning

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Algorithmes pour la détection d'anomalies de séries chronologiques

J'utilise actuellement AnomalyDetection de Twitter dans R: https://github.com/twitter/AnomalyDetection . Cet algorithme fournit une détection d'anomalies de séries chronologiques pour les données avec saisonnalité. Question: existe-t-il d'autres algorithmes similaires à celui-ci (le contrôle de la saisonnalité n'a pas d'importance)? J'essaie de marquer autant d'algorithmes de séries temporelles que possible sur mes …

24 r regression time-series anomaly-detection

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Comment inclure un terme d'interaction dans GAM?

Le code suivant évalue la similitude entre deux séries chronologiques: set.seed(10) RandData <- rnorm(8760*2) America <- rep(c('NewYork','Miami'),each=8760) Date = seq(from=as.POSIXct("1991-01-01 00:00"), to=as.POSIXct("1991-12-31 23:00"), length=8760) DatNew <- data.frame(Loc = America, Doy = as.numeric(format(Date,format = "%j")), Tod = as.numeric(format(Date,format = "%H")), Temp = RandData, DecTime = rep(seq(1, length(RandData)/2) / (length(RandData)/2), 2)) require(mgcv) …

24 r time-series data-visualization gam

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Corrélation entre deux séries chronologiques

Quelle est la méthode / méthode la plus simple pour calculer la corrélation entre deux séries chronologiques qui ont exactement la même taille? J'ai pensé multiplier et , et additionner la multiplication. Donc, si ce nombre unique était positif, peut-on dire que ces deux séries sont corrélées? Je peux penser …

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Module Python pour l'analyse des points de changement

Je recherche un module Python qui effectue une analyse de point de changement sur une série chronologique. Il existe un certain nombre d'algorithmes différents et j'aimerais explorer l'efficacité de certains d'entre eux sans avoir à lancer manuellement chacun des algorithmes. Idéalement, j'aimerais que certains modules comme les paquets bcp (Bayesian …

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Explication de ce que Nate Silver a dit au sujet du loess

Dans une question que j'ai posée récemment , on m'a dit que c'était un grand "non-non" d'extrapoler avec du lœss. Mais, dans le dernier article de Nate Silver sur FiveThirtyEight.com, il a discuté de l'utilisation du loess pour faire des prédictions électorales. Il discutait des spécificités des prévisions agressives par …

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Propriétés de l'ACP pour les observations dépendantes

Nous utilisons généralement l'ACP comme technique de réduction de la dimensionnalité pour les données où les cas sont supposés être iid Question: Quelles sont les nuances typiques dans l'application de l'ACP pour des données dépendantes et non iid? Quelles propriétés agréables / utiles de PCA détiennent pour les données iid …

23 time-series pca non-independent iid

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Conséquences de la modélisation d'un processus non stationnaire à l'aide d'ARMA?

Je comprends que nous devrions utiliser ARIMA pour modéliser une série chronologique non stationnaire. De plus, tout ce que j'ai lu dit que l'ARMA ne devrait être utilisé que pour des séries chronologiques stationnaires. Ce que j'essaie de comprendre, c'est ce qui se passe dans la pratique lors d'une mauvaise …

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Quels modèles de prévision communs peuvent être considérés comme des cas particuliers de modèles ARIMA?

Ce matin, je me suis réveillé en me demandant (cela pourrait être dû au fait que la nuit dernière je n'ai pas beaucoup dormi): étant donné que la validation croisée semble être la pierre angulaire de la prévision des séries chronologiques, quels sont les modèles que je devrais "normalement "contre-valider? …

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Comment calculer la valeur de p des paramètres pour le modèle ARIMA dans R?

Lors de la recherche de séries chronologiques dans R, j'ai trouvé que arima seules les valeurs de coefficient et leurs erreurs standard du modèle ajusté étaient fournies. Cependant, je veux également obtenir la valeur de p des coefficients. Je n'ai trouvé aucune fonction qui donne la signification de coef. Je …

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Code R pour la prévision de séries chronologiques à l'aide du filtre de Kalman

Quelqu'un a-t-il un bon exemple de prévision / lissage de séries chronologiques à l'aide du filtre de Kalman dans R?

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