প্রশ্ন ট্যাগ «arima»

আমি লাসো রিগ্রেশন সহ যেখানে আমার আগ্রহের ফলাফলটি দ্বিধাহীন তা ব্যবহার glmnetকরে ধকল শুরু করছি । আমি নীচে একটি ছোট মক ডেটা ফ্রেম তৈরি করেছি: age <- c(4, 8, 7, 12, 6, 9, 10, 14, 7) gender <- c(1, 0, 1, 1, 1, 0, 1, 0, 0) bmi_p <- c(0.86, …

77 r  self-study  lasso  regression  interpretation  anova  statistical-significance  survey  conditional-probability  independence  naive-bayes  graphical-model  r  time-series  forecasting  arima  r  forecasting  exponential-smoothing  bootstrap  outliers  r  regression  poisson-distribution  zero-inflation  genetic-algorithms  machine-learning  feature-selection  cart  categorical-data  interpretation  descriptive-statistics  variance  multivariate-analysis  covariance-matrix  r  data-visualization  generalized-linear-model  binomial  proportion  pca  matlab  svd  time-series  correlation  spss  arima  chi-squared  curve-fitting  text-mining  zipf  probability  categorical-data  distance  group-differences  bhattacharyya  regression  variance  mean  data-visualization  variance  clustering  r  standard-error  association-measure  somers-d  normal-distribution  integral  numerical-integration  bayesian  clustering  python  pymc  nonparametric-bayes  machine-learning  svm  kernel-trick  hyperparameter  poisson-distribution  mean  continuous-data  univariate  missing-data  dag  python  likelihood  dirichlet-distribution  r  anova  hypothesis-testing  statistical-significance  p-value  rating  data-imputation  censoring  threshold 

সময় সিরিজের কিছু বাস্তব জীবনের উদাহরণ দিতে পারি যার জন্য আদেশের একটি চলমান গড় প্রক্রিয়া , অর্থাত্ একটি ভাল মডেল হওয়ার জন্য কিছু প্রাথমিক কারণ রয়েছে? কমপক্ষে আমার জন্য, অটোরিগ্রেসিভ প্রক্রিয়াগুলি স্বজ্ঞাতভাবে বোঝা বেশ সহজ বলে মনে হয়, যখন এমএ প্রক্রিয়াগুলি প্রথম নজরে প্রাকৃতিক বলে মনে হয় না। মনে রাখবেন …

54 time-series  arima  interpretation  moving-average 

রাজ্য-স্থানের মডেল এবং কেএফ এর সমস্ত ভাল বৈশিষ্ট্য দেওয়া, আমি অবাক হই - রাষ্ট্রীয় স্থানের মডেলিং এবং কলম্যান ফিল্টার (বা EKF, UKF বা কণা ফিল্টার) অনুমানের জন্য কী কী অসুবিধাগুলি রয়েছে? আসুন প্রচলিত পদ্ধতি যেমন এরিমা, ভিএআর বা অ্যাড-হক / হিউরিস্টিক পদ্ধতিগুলি বলি methods তারা কি শক্তিশালী করা কঠিন? কোনও …

53 time-series  arima  kalman-filter  var 

যখন আমি একটি সময়ের সিরিজের সাথে "মুভিং এভারেজ" পড়ি, তখন আমি এমন কিছু মনে করি , বা সম্ভবত ওয়েট গড় হিসাবে0.5xটি-1+0.3এক্সটি-2+0.2এক্সটি-3। (আমি বুঝতে পারি এগুলি আসলে এআর (3) মডেল, তবে এগুলি আমার মস্তিস্কে ঝাঁপিয়ে পড়ে)) এমএ (কিউ) মডেলগুলি ত্রুটির শর্তগুলির সূত্র বা "উদ্ভাবন" কেন? কী{ε}একটি গড় চলন্ত সঙ্গে কি আছে? …

43 time-series  arima  terminology  moving-average 

আমি দ্বিধান্বিত. আমি একটি এআরএমএ এবং একটি জিআরসি প্রক্রিয়াটি বুঝতে পারছি না .. আমার কাছে কি একই আছে? এখানে (জি) আর্চ (পি, কিউ) প্রক্রিয়া রয়েছে σ2t=α0+∑i=1qαir2t−iARCH+∑i=1pβiσ2t−iGARCHσt2=α0+∑i=1qαirt−i2⏟ARCH+∑i=1pβiσt−i2⏟GARCH\sigma_t^2 = \underbrace{ \underbrace{ \alpha_0 + \sum_{i=1}^q \alpha_ir_{t-i}^2} _{ARCH} + \sum_{i=1}^p\beta_i\sigma_{t-i}^2} _{GARCH} এবং এখানে এআরএমএ ( ) রয়েছে:p,qp,qp, q Xt=c+εt+∑i=1pφiXt−i+∑i=1qθiεt−i.Xt=c+εt+∑i=1pφiXt−i+∑i=1qθiεt−i. X_t = c + \varepsilon_t …

42 arima  garch  finance 

আমি সম্প্রতি একটি পূর্বাভাসের পদ্ধতিগুলি (এমইএন, আরডাব্লুএফ, ইটিএস, আরিমা এবং এমএলপি) প্রয়োগ করেছি এবং দেখেছি যে এমইএন আশ্চর্যজনকভাবে ভাল করেছে। (অর্থ: যেখানে ভবিষ্যতের সমস্ত ভবিষ্যদ্বাণী পর্যবেক্ষণকৃত মানগুলির গাণিতিক গড়ের সমান হিসাবে পূর্বাভাস দেওয়া হয়েছে।) আমি তিনটি সিরিজ ব্যবহার করে এমনকি এআরআইএমএকেও ছাড়িয়ে গেছেন মন। আমি যা জানতে চাই তা যদি …

37 forecasting  arima 

মন্তব্যসমূহ: প্রথমত আমি নতুন সসটেলিয়ার্স প্যাকেজের লেখককে একটি ধন্যবাদ জানাতে চাই যা চেন এবং লিউর সময় সিরিজের আউটলেট সনাক্তকরণ কার্যকর করে যা ১৯৯৩ সালে ওপেন সোর্স সফ্টওয়্যার আর- তে আমেরিকান স্ট্যাটিস্টিকাল অ্যাসোসিয়েশন জার্নালে প্রকাশিত হয়েছিল ।RRR প্যাকেজটি টাইম সিরিজের ডেটাতে পুনরাবৃত্তভাবে 5 বিভিন্ন ধরণের আউটলিয়ার সনাক্ত করে: অ্যাডিটিভ আউটলেটর (এও) …

35 time-series  forecasting  arima  outliers 

আমার কাছে প্রতি ঘন্টা পরিমাপের চারটি আলাদা সময় সিরিজ রয়েছে: একটি বাড়ির ভিতরে তাপ গ্রাস বাড়ির বাইরে তাপমাত্রা সৌর বিকিরণ বাতাসের গতি আমি বাড়ির ভিতরে তাপ গ্রাহ্য পূর্বাভাস করতে সক্ষম হতে চাই। বার্ষিক ভিত্তিতে এবং প্রতিদিনের ভিত্তিতে উভয়ই একটি স্পষ্ট মৌসুমী প্রবণতা রয়েছে। যেহেতু বিভিন্ন সিরিজের মধ্যে একটি স্পষ্ট সম্পর্ক …

33 time-series  modeling  arima 

টাইম সিরিজ বিশ্লেষণের বিন্দুটি কী? প্রচুর অন্যান্য পরিসংখ্যানগত পদ্ধতি রয়েছে যেমন রিগ্রেশন এবং মেশিন লার্নিংয়ের স্পষ্ট ব্যবহারের ক্ষেত্রে রয়েছে: রিগ্রেশন দুটি ভেরিয়েবলের মধ্যে সম্পর্কের বিষয়ে তথ্য সরবরাহ করতে পারে, তবে মেশিন লার্নিং পূর্বাভাসের পক্ষে দুর্দান্ত। তবে ইতিমধ্যে, আমি দেখতে পাচ্ছি না কোন সিরিজের বিশ্লেষণ ভাল for অবশ্যই, আমি একটি আরিমা …

29 time-series  arima 

আমি পূর্বাভাসের জন্য আর (3.1.1), এবং আরিমা মডেলগুলি ব্যবহার করছি। আমি জানতে চাই কি হবে "ফ্রিকোয়েন্সি" প্যারামিটারটি, যা নির্ধারিত হয় হওয়া উচিত ts()ফাংশন , IM সময় সিরিজ তথ্য যা ব্যবহার করতে পারে যদি: মিনিট দ্বারা পৃথক এবং 180 দিন (1440 মিনিট / দিন) জুড়ে ছড়িয়ে আছে সেকেন্ড দ্বারা পৃথক এবং …

28 r  time-series  arima  multiple-seasonalities  mape 

আমি যখন জিএএম ব্যবহার করি তখন এটি আমাকে অবশিষ্ট ডিএফ (কোডের শেষ লাইন)। ওটার মানে কি? জিএএম উদাহরণ ছাড়িয়ে যান, সাধারণভাবে, স্বাধীনতার ডিগ্রির সংখ্যাটি একটি অ-পূর্ণসংখ্যার সংখ্যা হতে পারে?26.626.626.6 > library(gam) > summary(gam(mpg~lo(wt),data=mtcars)) Call: gam(formula = mpg ~ lo(wt), data = mtcars) Deviance Residuals: Min 1Q Median 3Q Max -4.1470 …

27 r  degrees-of-freedom  gam  machine-learning  pca  lasso  probability  self-study  bootstrap  expected-value  regression  machine-learning  linear-model  probability  simulation  random-generation  machine-learning  distributions  svm  libsvm  classification  pca  multivariate-analysis  feature-selection  archaeology  r  regression  dataset  simulation  r  regression  time-series  forecasting  predictive-models  r  mean  sem  lavaan  machine-learning  regularization  regression  conv-neural-network  convolution  classification  deep-learning  conv-neural-network  regression  categorical-data  econometrics  r  confirmatory-factor  scale-invariance  self-study  unbiased-estimator  mse  regression  residuals  sampling  random-variable  sample  probability  random-variable  convergence  r  survival  weibull  references  autocorrelation  hypothesis-testing  distributions  correlation  regression  statistical-significance  regression-coefficients  univariate  categorical-data  chi-squared  regression  machine-learning  multiple-regression  categorical-data  linear-model  pca  factor-analysis  factor-rotation  classification  scikit-learn  logistic  p-value  regression  panel-data  multilevel-analysis  variance  bootstrap  bias  probability  r  distributions  interquartile  time-series  hypothesis-testing  normal-distribution  normality-assumption  kurtosis  arima  panel-data  stata  clustered-standard-errors  machine-learning  optimization  lasso  multivariate-analysis  ancova  machine-learning  cross-validation 

আরে arimaফাংশনে, এর order(1, 0, 12)অর্থ কী? মান যে নির্ধারিত করা যেতে পারে কি কি p, d, q, এবং কি প্রক্রিয়া যারা মান এটি করা হয়?

27 r  time-series  arima 

আমি বৈদ্যুতিক লোড পূর্বাভাস সম্পর্কে একটি কাগজ বোঝার চেষ্টা করছি তবে আমি ভিতরে ধারণাগুলি, বিশেষত সারিম্যাক্স মডেলটির সাথে লড়াই করছি । এই মডেলটি বোঝার পূর্বাভাস দেওয়ার জন্য ব্যবহৃত হয় এবং অনেক পরিসংখ্যানগত ধারণা ব্যবহার করি যা আমি বুঝতে পারি না (আমি একজন আন্ডারগ্রাড কম্পিউটার বিজ্ঞানের শিক্ষার্থী - আপনি পরিসংখ্যানের ক্ষেত্রে …

27 regression  time-series  arima  autoregressive  intuition 

আমি পূর্বে ব্যবহার করেছেন পূর্বাভাস প্রো univariate সময় সিরিজ পূর্বাভাস, কিন্তু সুইচিং করছি আমার কর্মপ্রবাহ আর হাতে আর জন্য পূর্বাভাস প্যাকেজ দরকারী ফাংশন অনেক রয়েছে, কিন্তু এক জিনিস তা করে না স্বয়ংক্রিয় চালানোর আগে ডেটা রূপান্তরের কোন ধরনের .arima ()। কিছু ক্ষেত্রে পূর্বাভাস প্রো পূর্বাভাস করার আগে লগ রূপান্তর তথ্য …

26 r  time-series  data-transformation  forecasting  arima 

এই খুঁজে পাওয়া কঠিন হতে পারে, কিন্তু আমি পড়তে চাই একটি ভালভাবে ব্যাখ্যা Arima উদাহরণ যে ন্যূনতম গণিত ব্যবহার করে নির্দিষ্ট কেসগুলির পূর্বাভাস দেওয়ার জন্য সেই মডেলটি ব্যবহার করে কোনও মডেল তৈরির বাইরে আলোচনাটি প্রসারিত করে পূর্বাভাস এবং আসল মানগুলির মধ্যে ফিটকে বৈশিষ্ট্যযুক্ত করার জন্য গ্রাফিক্সের পাশাপাশি সংখ্যাগত ফলাফলগুলি ব্যবহার …

25 time-series  arima  intuition