প্রশ্ন ট্যাগ «time-series»

আমি হ্যামিল্টনের দ্বারা টাইম সিরিজ বিশ্লেষণ শুরু করেছি, তবে আমি হতাশ হয়ে হারিয়েছি। এই বইটি আমার নিজের দ্বারা শেখার পক্ষে সত্যই তাত্ত্বিক। স্ব-অধ্যয়নের জন্য উপযুক্ত টাইম সিরিজ বিশ্লেষণে কারও কাছে কি কোনও পাঠ্যপুস্তকের জন্য সুপারিশ রয়েছে?

99 time-series  self-study  references 

আমি বুঝতে পারি যে একটি স্থির সময়ের সিরিজ এমন একটি যার অর্থ এবং সময়ের সাথে সময়ের সাথে ধ্রুবক রয়েছে। কেউ দয়া করে ব্যাখ্যা করতে পারেন যে এটিতে আমরা বিভিন্ন আরিমা বা এআরএম মডেল চালানোর আগে আমাদের কেন ডেটা সেটটি স্থিতিশীল তা নিশ্চিত করতে হবে? এটি স্বাতন্ত্র্যকরণ এবং / অথবা সময় …

92 regression  time-series  stationarity 

আমি প্রচুর সময়ের সিরিজ নিয়ে কাজ করছি। এই সময়ের সিরিজটি মূলত প্রতি 10 মিনিটে আসে নেটওয়ার্ক পরিমাপ এবং এর মধ্যে কিছুগুলি পর্যায়ক্রমিক (যেমন ব্যান্ডউইথ) হয়, অন্যদিকে কিছু থাকে না (যেমন রাউটিং ট্র্যাফিকের পরিমাণ)। একটি অনলাইন "আউটলেট সনাক্তকরণ" করার জন্য আমি একটি সাধারণ অ্যালগরিদম চাই। মূলত, আমি প্রতিটি সময়ের সিরিজের পুরো …

88 time-series  outliers  mathematical-statistics  real-time 

আমি মেশিন লার্নিংয়ে নতুন, এবং সময় সিরিজের পূর্বাভাসে কীভাবে নিউরাল নেটওয়ার্ক প্রয়োগ করতে পারি তা জানার চেষ্টা করছি। আমি আমার প্রশ্নের সাথে সম্পর্কিত সংস্থান পেয়েছি, তবে আমি এখনও কিছুটা হারিয়েছি বলে মনে হচ্ছে। আমি মনে করি খুব বেশি বিশদ ছাড়াই একটি প্রাথমিক ব্যাখ্যা সাহায্য করবে। ধরা যাক কয়েক বছরের মধ্যে …

83 time-series  forecasting  neural-networks 

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 

একটি সিমুলেশন অধ্যয়নের জন্য আমাকে এলোমেলো ভেরিয়েবলগুলি তৈরি করতে হবে যা বিদ্যমান ভেরিয়েবল সাথে একটি পূর্বনির্ধারিত (জনসংখ্যা) পারস্পরিক সম্পর্ক দেখায় ।ওয়াইYY আমি Rপ্যাকেজগুলিতে সন্ধান করেছি copulaএবং CDVineযা প্রদত্ত নির্ভরতা কাঠামোর সাথে এলোমেলো মাল্টিভারিয়েট বিতরণ তৈরি করতে পারে। যাইহোক, বিদ্যমান ভেরিয়েবলের ফলে ফলাফলগুলির মধ্যে একটি স্থির করা সম্ভব নয়। বিদ্যমান ক্রিয়াকলাপগুলির …

71 r  correlation  random-variable  random-generation  independence  assumptions  random-variable  unbiased-estimator  regression  hypothesis-testing  heteroscedasticity  generalized-least-squares  distributions  networks  data-visualization  sas  reproducible-research  philosophical  time-series  variance  outliers  quality-control  mean  multilevel-analysis  average  weighted-mean  regression  confidence-interval  prediction-interval  correlation  matlab  matrix  data-mining  maximum-likelihood  r  time-series  survival  predictive-models 

প্রশ্ন: আমি কোনও কিছুর বিষয়ে নিশ্চিত হতে চাই, সময় সিরিজের সাথে কে-ফোল্ড ক্রস-বৈধকরণের ব্যবহার কি সোজাসুজি, বা এটি ব্যবহার করার আগে কারও কি বিশেষ মনোযোগ দেওয়ার প্রয়োজন? পটভূমি: আমি প্রতি 5 মিনিটে ডেটা নমুনা সহ 6 বছরের একটি টাইম সিরিজ (আধা-চিহ্নভুক্ত চেইন সহ) মডেলিং করছি। কয়েকটি মডেলের তুলনা করতে, আমি …

70 time-series  modeling  cross-validation 

পটভূমি আমি নেটওয়ার্ক অপারেশনস সেন্টারে কাজ করছি, আমরা কম্পিউটার সিস্টেম এবং তাদের কার্যকারিতা পর্যবেক্ষণ করি। নিরীক্ষণের জন্য মূল মেট্রিকগুলির মধ্যে একটি হ'ল প্রচুর দর্শনার্থী \ গ্রাহকরা বর্তমানে আমাদের সার্ভারগুলিতে সংযুক্ত। এটি দৃশ্যমান করার জন্য আমরা (অপ্স টিম) সময়-সিরিজের ডেটা এবং গ্রাফ আঁকার মতো মেট্রিকগুলি সংগ্রহ করি। গ্রাফাইট আমাদের এটি করার …

69 machine-learning  time-series  python  computational-statistics  anomaly-detection 

আমার মনে আছে কেন এক্সট্রাপোলেশন একটি খারাপ ধারণা ছিল সে সম্পর্কে একটি আন্ডারগ্রাড শ্রবণ হিসাবে স্ট্যাটাস কোর্সে বসে sitting তদ্ব্যতীত, অনলাইনে বিভিন্ন উত্স রয়েছে যা এ সম্পর্কে মন্তব্য করে। এছাড়া এটি একটি উল্লেখ করেন এখানে । এক্সট্রাপোলেশন কেন একটি খারাপ ধারণা তা আমাকে বুঝতে সাহায্য করতে পারে? যদি এটি হয় …

68 regression  time-series  forecasting 

পুনরাবৃত্ত নিউরাল নেটওয়ার্কগুলি তাদের "মেমোরি" স্তর রয়েছে এই বিষয়টি দ্বারা "নিয়মিত" আলাদা হয়। এই স্তরটির কারণে, বারবার এনএন'র সময় সিরিজ মডেলিংয়ে দরকারী বলে মনে করা হচ্ছে। তবে, আমি নিশ্চিত না যে এগুলি কীভাবে ব্যবহার করব আমি সঠিকভাবে বুঝতে পেরেছি। ধরা যাক আমার নিম্নলিখিত টাইম সিরিজ রয়েছে (বাম থেকে ডানে): [0, …

67 time-series  machine-learning  neural-networks 

আমি যে ডেটা পেয়েছি তাতে মৌসুমী সনাক্ত করতে চাই। এমন কিছু পদ্ধতি রয়েছে যা আমি মৌসুমী সাবরিজ প্লট এবং স্বতঃসংশ্লিষ্ট প্লটের মতো খুঁজে পেয়েছি তবে বিষয়টি হ'ল আমি বুঝতে পারি না যে গ্রাফটি কীভাবে পড়তে হয়, কেউ সাহায্য করতে পারে? অন্যটি বিষয় হ'ল, গ্রাফের চূড়ান্ত ফলাফলের সাথে বা ছাড়া মৌসুমতা …

56 time-series  seasonality 

আমি গভীর শিক্ষার ক্ষেত্রে নতুন এবং আমার জন্য প্রথম পদক্ষেপটি ছিল ডিপ্ল্রাইনিং.নেট সাইট থেকে আকর্ষণীয় নিবন্ধগুলি পড়া। গভীর শিক্ষার বিষয়ে গবেষণাপত্রগুলিতে, হিন্টন এবং অন্যান্যরা বেশিরভাগ ক্ষেত্রে এটি চিত্রের সমস্যায় প্রয়োগ করার বিষয়ে কথা বলেন। কেউ কি আমাকে উত্তর দেওয়ার চেষ্টা করতে পারে এটি কী সময় সিরিজের মানগুলি (আর্থিক, ইন্টারনেট ট্র্যাফিক, …

54 time-series  machine-learning  prediction  deep-learning  deep-belief-networks 

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 

আমি এমন কিছু ডেটা বিশ্লেষণ করছি যেখানে আমি সাধারণ লিনিয়ার রিগ্রেশন করতে চাই, তবে এটি সম্ভব নয় কারণ আমি ইনপুট ডেটার ধারাবাহিক স্ট্রিমের সাথে অন-লাইন সেটিংয়ের সাথে কাজ করছি (যা দ্রুত স্মৃতিতে খুব বেশি বড় হবে) এবং প্রয়োজন যখন এটি গ্রাস করা হচ্ছে তখন প্যারামিটারের অনুমানগুলি আপডেট করতে। অর্থাৎ আমি …

53 time-series  regression  algorithms  real-time 

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