প্রশ্ন ট্যাগ «seasonality»

মৌসুমতা নির্দিষ্ট সময়কালের জন্য সাধারণত একটি ক্যালেন্ডার বছরের জন্য সময়-সিরিজের গড়ের চারপাশে পুনরাবৃত্তির ওঠানামা বোঝায়।

1
পর্যায়ক্রমিক ডেটা ফিট করার জন্য পর্যায়ক্রমিক স্প্লাইনস
এই প্রশ্নের একটি মন্তব্যে ব্যবহারকারী @ হুবহু পর্যায়ক্রমিক ডেটা ফিট করার জন্য স্প্লাইজের একটি পর্যায়ক্রমিক সংস্করণ ব্যবহারের সম্ভাবনার উল্লেখ করেছেন। আমি এই পদ্ধতিটি সম্পর্কে আরও জানতে চাই, বিশেষত স্প্লাইনগুলি সংজ্ঞায়িত সমীকরণগুলি এবং কীভাবে সেগুলি বাস্তবে প্রয়োগ করা যায় (আমি বেশিরভাগই একজন Rব্যবহারকারী, তবে যদি প্রয়োজন হয় তবে আমি ম্যাটল্যাব বা …

3
একটি মৌসুমী সময় সিরিজটি কোনও স্টেশনারি বা একটি অ-স্টেশন টাইম সিরিজ বোঝায়
আমার কাছে যদি এমন কোনও সময় সিরিজ থাকে যা seasonতুপরিধিটি পেয়ে থাকে তবে এটি কী স্বয়ংক্রিয়ভাবে সিরিজটিকে অ-স্থির করে তুলবে? আমার অন্তর্দৃষ্টি (সম্ভবত বন্ধ) যে এটি হয় না। Asonতুসত্তার অর্থ সিরিজটি ধ্রুবক মানের কাছাকাছি চলে যায় .... সাইন ওয়েভের মতো কিছু। সুতরাং এই যুক্তি দ্বারা মৌসুমী সহ একটি টাইম সিরিজ …

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 

2
সময়ের সিরিজ মৌসুমী পরীক্ষা
সময় সিরিজের জন্য সর্বাধিক সাধারণ মৌসুমী পরীক্ষাগুলি কী কী? আরও সুনির্দিষ্ট হওয়ার কারণে, আমি যদি specific time series the seasonal componentঅর্থবোধক হয় তা পরীক্ষা করতে চাই । পাইথন / আর-এ প্রস্তাবিত প্যাকেজগুলি কী কী?

1
আরিমা মডেলের চক্রীয় আচরণের শর্তাদি
আমি এমন একটি সময় সিরিজ মডেল করার এবং পূর্বাভাস দেওয়ার চেষ্টা করছি যা মরসুমের চেয়ে চক্রীয় (যেমন মৌসুমের মতো প্যাটার্নগুলি রয়েছে তবে নির্দিষ্ট সময়ের সাথে নয়)। পূর্বাভাসের নং 8.5 বিভাগে বর্ণিত একটি আরিমা মডেল ব্যবহার করে এটি করা সম্ভব হবে : নীতি ও অনুশীলন : ডেটার চক্রটি দেখায় এর মান …

2
আরিমা মৌসুমীতা এবং ট্রেন্ড নিয়ে পূর্বাভাস, অদ্ভুত ফলাফল
আমি যেমন আরিমা মডেলগুলির পূর্বাভাসে পা রাখছি, আমি বুঝতে চেষ্টা করছি যে কীভাবে আমি আরিমা ফিটনেস এবং মৌসুমের উপর ভিত্তি করে একটি পূর্বাভাস উন্নত করতে পারি। আমার ডেটা নীচের সময় সিরিজ (3 বছরেরও বেশি সময় ধরে, উপরে স্পষ্ট প্রবণতা এবং দৃশ্যমান alityতুসত্তা রয়েছে যা 12, 24, 36 ?? এ স্বতঃসংশ্লিষ্টতার …

2
মিশ্র মডেলগুলির জন্য প্যারামেট্রিক, সেমিপ্রেমেট্রিক এবং ননপ্যারমেট্রিক বুটস্ট্র্যাপিং
নিম্নলিখিত গ্রাফ্ট এই নিবন্ধ থেকে নেওয়া হয়েছে । আমি বুটস্ট্র্যাপে নবাগত এবং R bootপ্যাকেজের সাথে রৈখিক মিশ্র মডেলের জন্য প্যারামিমেট্রিক, সেমিপ্রায়মেট্রিক এবং ননপ্যারমেট্রিক বুটস্ট্র্যাপিং বুটস্ট্র্যাপিং বাস্তবায়নের চেষ্টা করছি । আর কোড আমার Rকোডটি এখানে : library(SASmixed) library(lme4) library(boot) fm1Cult <- lmer(drywt ~ Inoc + Cult + (1|Block) + (1|Cult), data=Cultivation) …
9 r  mixed-model  bootstrap  central-limit-theorem  stable-distribution  time-series  hypothesis-testing  markov-process  r  correlation  categorical-data  association-measure  meta-analysis  r  anova  confidence-interval  lm  r  bayesian  multilevel-analysis  logit  regression  logistic  least-squares  eda  regression  notation  distributions  random-variable  expected-value  distributions  markov-process  hidden-markov-model  r  variance  group-differences  microarray  r  descriptive-statistics  machine-learning  references  r  regression  r  categorical-data  random-forest  data-transformation  data-visualization  interactive-visualization  binomial  beta-distribution  time-series  forecasting  logistic  arima  beta-regression  r  time-series  seasonality  large-data  unevenly-spaced-time-series  correlation  statistical-significance  normalization  population  group-differences  demography 

1
অন্তর্নিহিত সাপ্তাহিক seasonতুর সাথে মৌসুমে মাস থেকে মাসের বৃদ্ধির সমন্বয় করা হয়
সাইড শখ হিসাবে, আমি পূর্বাভাস সময় সিরিজ অন্বেষণ করা হয়েছে (বিশেষত, আর ব্যবহার করে)। আমার ডেটাগুলির জন্য, আমার কাছে প্রতিদিন পরিদর্শনের সংখ্যা রয়েছে, প্রতি দিন প্রায় 4 বছর পিছনে যাওয়ার জন্য। এই তথ্যটিতে কিছু স্বতন্ত্র নিদর্শন রয়েছে: সোমবার-শুক্রবার প্রচুর পরিদর্শন (সর্বোচ্চ সোম / মঙ্গল), তবে শনি-সূর্যের তুলনায় মারাত্মকভাবে কম। বছরের …
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.