প্রশ্ন ট্যাগ «autocorrelation»

অটোকোরিলিলেশন (সিরিয়াল পারস্পরিক সম্পর্ক) হ'ল কিছু ল্যাগে নিজের সাথে সিরিজের উপাত্তের সম্পর্ক। সময় সিরিজ বিশ্লেষণে এটি একটি গুরুত্বপূর্ণ বিষয়।

2
কীভাবে এসিএফ এবং পিএসিএফ প্লট ব্যাখ্যা করবেন
আমি কেবল যাচাই করতে চাই যে আমি এসিএফ এবং পিএসিএফ প্লটগুলি সঠিকভাবে ব্যাখ্যা করছি: ডেটা প্রকৃত ডেটা পয়েন্ট এবং একটি এআর (1) মডেল ব্যবহার করে উত্পন্ন অনুমানের মধ্যে উত্পন্ন ত্রুটির সাথে মিলে যায়। আমি এখানে উত্তরটি তাকিয়েছি: এসিএফ এবং পিএসিএফ পরিদর্শনের মাধ্যমে এআরএমএ সহগের অনুমান করুন পড়ার পরে মনে হচ্ছে …

4
পৃথক সময়ের ইভেন্ট ইতিহাস (বেঁচে থাকা) মডেল আর
আমি আর-তে একটি পৃথক-সময়ের মডেল ফিট করার চেষ্টা করছি তবে কীভাবে এটি করব তা নিশ্চিত নই। আমি পড়েছি যে আপনি বিভিন্ন সারিতে নির্ভরশীল পরিবর্তনশীল, প্রতিটি সময়-পর্যবেক্ষণের জন্য glmএকটি এবং লজিট বা ক্লোগলগ লিঙ্কের সাহায্যে ফাংশনটি ব্যবহার করতে পারেন । এই অর্থে, আমি তিনটি কলাম আছে: ID, Event(1 বা 0, প্রতিটি …
10 r  survival  pca  sas  matlab  neural-networks  r  logistic  spatial  spatial-interaction-model  r  time-series  econometrics  var  statistical-significance  t-test  cross-validation  sample-size  r  regression  optimization  least-squares  constrained-regression  nonparametric  ordinal-data  wilcoxon-signed-rank  references  neural-networks  jags  bugs  hierarchical-bayesian  gaussian-mixture  r  regression  svm  predictive-models  libsvm  scikit-learn  probability  self-study  stata  sample-size  spss  wilcoxon-mann-whitney  survey  ordinal-data  likert  group-differences  r  regression  anova  mathematical-statistics  normal-distribution  random-generation  truncation  repeated-measures  variance  variability  distributions  random-generation  uniform  regression  r  generalized-linear-model  goodness-of-fit  data-visualization  r  time-series  arima  autoregressive  confidence-interval  r  time-series  arima  autocorrelation  seasonality  hypothesis-testing  bayesian  frequentist  uninformative-prior  correlation  matlab  cross-correlation 

1
পূর্বাভাসকারী হিসাবে স্থানাঙ্ক সাথে রিগ্রেশন দ্বারা একটি স্থানিক প্রবণতা মডেলিং
আমি ডেটাতে বিদ্যমান স্থানিক ট্রেন্ডের সামঞ্জস্য করার জন্য রিগ্রেশন সমীকরণে সহকারী হিসাবে অন্তর্ভুক্ত করার পরিকল্পনা করি। এর পরে, আমি এলোমেলো পরিবর্তনে স্থানিক স্বতঃসংশোধনের অবশিষ্টাংশগুলি পরীক্ষা করতে চাই। আমার বেশ কয়েকটি প্রশ্ন রয়েছে: আমি কি লিনিয়ার রিগ্রেশন করবো যেখানে কেবল স্বতন্ত্র ভেরিয়েবলগুলি এবং y স্থানাঙ্ক হয় এবং তারপরে স্থানিক স্বতঃসংশ্লিষ্টকরণের অবশিষ্টাংশগুলি …

4
স্বতঃসিদ্ধকরণ এবং নিউরাল নেটওয়ার্কগুলির জন্য মতলব ব্যবহার করার সময় টাইম সিরিজের ডেটাতে ফাঁক / NaN গুলি কীভাবে মোকাবেলা করবেন?
আমার পরিমাপের একটি সময় সিরিজ রয়েছে (হাইটস-ওয়ান ডাইমেনশনাল সিরিজ)। পর্যবেক্ষণের সময়কালে পরিমাপ প্রক্রিয়াটি কিছু সময়ের জন্য নিচে নেমে গিয়েছিল। সুতরাং ফলস্বরূপ ডেটা NaNs সহ একটি ভেক্টর যেখানে ডেটার ফাঁক ছিল। ম্যাটল্যাব ব্যবহার করে, স্বতঃসংশ্লিষ্টকরণ ( autocorr) গণনা করার সময় এবং নিউরাল নেটওয়ার্ক ( nnstart) প্রয়োগ করার সময় এটি আমার সমস্যার …

2
ভেরিয়েবলগুলি স্বতঃসংশ্লিষ্ট হলে আমি কি কোনও রিগ্রেশনকে বিশ্বাস করতে পারি?
উভয় ভেরিয়েবল (নির্ভরশীল এবং স্বতন্ত্র) স্বতঃসংশ্লিষ্ট প্রভাব দেখায়। ডেটা হ'ল সময়-সিরিজ এবং স্থির আমি যখন চালাচ্ছি তখন রিগ্রেশন অবশিষ্টাংশগুলি পারস্পরিক সম্পর্কযুক্ত নয়। আমার ডার্বিন-ওয়াটসন পরিসংখ্যানগুলি উচ্চতর সমালোচনামূলক মানের চেয়ে বেশি, সুতরাং একটি প্রমাণ রয়েছে যে ত্রুটির শর্তাদি ইতিবাচকভাবে সম্পর্কিত নয়। এছাড়াও আমি যখন ত্রুটিগুলির জন্য এসিএফ প্লট করি তখন মনে …

1
পিএসিএফ ম্যানুয়াল গণনা
আমি আংশিক স্বতঃসংশোধন ফাংশন (পিএসিএফ) এর জন্য এসএএস এবং এসপিএস যে গণনাটি করে তা প্রতিলিপি করার চেষ্টা করছি। এসএএসে এটি প্রোক আরিমার মাধ্যমে উত্পাদিত হয়। পিএসিএফ মানগুলি হ'ল সিরিজের পিছিয়ে থাকা মানগুলিতে আগ্রহের সিরিজটির একটি স্বাবলম্বীকরণের সহগ। আমার আগ্রহের পরিবর্তনশীল বিক্রয় তাই আমি ল্যাগ 1, লেগ 2 ... লেগ 12 …

3
অ-স্টেশনারিটির উপস্থিতিতে স্বতঃসংশ্লিষ্ট?
অটোকোররিলেশন ফাংশনটির কি কোনও অ-স্টেশনারি টাইম সিরিজের কোনও অর্থ আছে? টাইম সিরিজটি সাধারণত বক্স এবং জেনকিন্স মডেলিংয়ের উদ্দেশ্যে স্বতঃসংশ্লিষ্টকরণ ব্যবহৃত হওয়ার আগে স্থিতিশীল বলে ধরে নেওয়া হয়।
আমাদের সাইট ব্যবহার করে, আপনি স্বীকার করেছেন যে আপনি আমাদের কুকি নীতি এবং গোপনীয়তা নীতিটি পড়েছেন এবং বুঝতে পেরেছেন ।
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.