প্রশ্ন ট্যাগ «time-series»

সময় সিরিজের পূর্বাভাসের জন্য নিউরাল নেটওয়ার্ক ব্যবহার শুরু করার জন্য আমার কিছু সংস্থান দরকার। আমি কিছু কাগজ বাস্তবায়নের বিষয়ে সতর্ক এবং তারপরে তারা জানতে পেরেছেন যে তারা তাদের পদ্ধতির সম্ভাবনাটি খুব বেশি বর্ণনা করেছেন। সুতরাং আপনার যদি পরামর্শ দেওয়া হয় যে পদ্ধতিগুলির সাথে অভিজ্ঞতা অর্জন করেন তবে এটি আরও দুর্দান্ত।

16 time-series  neural-networks  forecasting  references 

আমার নিয়মিত বিরতিতে ডেটা প্রতি 5-10 ডেটা পয়েন্ট সহ একটি সহজ টাইম সিরিজ রয়েছে। আমি ভাবছি যে দুটি ডেটা সেট পৃথক কিনা তা নির্ধারণের সেরা উপায় কী। আমি কি প্রতিটি ডেটা পয়েন্টে টি-টেস্ট চেষ্টা করে দেখতে পারি, বা বক্ররেখার নীচে থাকা অঞ্চলটি দেখতে পারি বা এমন কোনও ধরণের মাল্টিভারিয়েট মডেল …

16 time-series  statistical-significance 

ইকোনোমেট্রিশিয়ানরা প্রায়শই অর্ডার কে, আই (কে) এর সাথে সংহত হওয়ার একটি সময় সিরিজ সম্পর্কে কথা বলেন । k স্থিতিশীল সময় সিরিজ প্রাপ্ত করার জন্য প্রয়োজনীয় ন্যূনতম সংখ্যা number কোন স্তরের আত্মবিশ্বাসের একটি স্তর, একটি সময়ের সিরিজের সংহতকরণের ক্রম নির্ধারণের জন্য কোন পদ্ধতি বা পরিসংখ্যানগত পরীক্ষাগুলি ব্যবহার করা যেতে পারে ?

16 time-series 

আমার কাছে দূষণের ডেটাগুলির একটি বিশাল সেট রয়েছে যা 2 বছর ধরে প্রতি 10 মিনিটে রেকর্ড করা হয়, তবে তথ্যগুলিতে অনেকগুলি ফাঁক রয়েছে (কিছু কিছু যা একসাথে কয়েক সপ্তাহের জন্য যায়)। রাতের তুলনায় ডেটাটি বেশ মৌসুমী বলে মনে হয় এবং দিনের বেলাতে একটি বিশাল পার্থক্য রয়েছে যেখানে মানগুলির মধ্যে খুব …

16 time-series  missing-data  data-imputation 

এসিএফ এবং পিএসিএফ প্লটগুলির চাক্ষুষ পরিদর্শন করে আপনি কীভাবে কোনও সময়ের সিরিজের উপযুক্ত পূর্বাভাসের মডেলটি অনুমান করবেন? কোনটি (যেমন, এসিএফ বা পিএসিএফ) এআর বা এমএকে বলে (বা তারা দুজনেই)? গ্রাফগুলির কোন অংশটি আপনাকে মৌসুমী আরিমা জন্য মৌসুমী এবং অ-মৌসুমী অংশ বলে? নীচে প্রদর্শিত এসিএফ এবং পিসিএফ ফাংশনগুলি বিবেচনা করুন। তারা …

16 r  time-series  forecasting  acf-pacf 

অনুমানের জন্য আরিমা ত্রুটিগুলি (ডায়নামিক রিগ্রেশন) সহ রিগ্রেশন ব্যবহারের স্টেশনারিটি প্রয়োজনীয়তাগুলি কী কী? বিশেষ করে, আমি একটি অ-নিশ্চল একটানা ফলাফল পরিবর্তনশীল আছে , একটি অ-নিশ্চল একটানা predictor পরিবর্তনশীল x একটি এবং একটি ডামি পরিবর্তনশীল চিকিত্সা সিরিজের এক্স খ । আমি জানতে চাই যে চিকিত্সা শূন্য পরিবর্তন থেকে দ্বি-মানের ত্রুটিরও বেশি …

16 regression  time-series  arima  stationarity 

আমি আর forecastপ্যাকেজ দ্বারা মুগ্ধ , পাশাপাশি উদাহরণস্বরূপ zooঅনিয়মিত সময় সিরিজের জন্য প্যাকেজ এবং অনুপস্থিত মানগুলির বিভাজন। আমার অ্যাপ্লিকেশনটি কল সেন্টার ট্র্যাফিক পূর্বাভাসের ক্ষেত্রের, সুতরাং সাপ্তাহিক সপ্তাহের ডেটা (প্রায়) সর্বদা অনুপস্থিত থাকে যা সুন্দরভাবে পরিচালনা করতে পারে zoo। এছাড়াও, কিছু স্বতন্ত্র পয়েন্টগুলি অনুপস্থিত হতে পারে, আমি কেবল এর NAজন্য আর …

16 r  time-series  forecasting  missing-data  unevenly-spaced-time-series 

অনিয়মিত সময় সিরিজের (আদর্শভাবে ভিসিএমের সাথে জোহেনসেন পরীক্ষাটি ব্যবহার করে ) সমন্বয়কে কীভাবে গণনা করা যায় তা আমার কাছে পরিষ্কার নয় । আমার প্রাথমিক চিন্তাটি সিরিজটি নিয়মিত করা এবং নিখোঁজ মানগুলিকে বিভক্ত করা হবে, যদিও এটি অনুমানকে পক্ষপাত করতে পারে। এই বিষয়ে কোন সাহিত্য আছে?

16 time-series  cointegration  unevenly-spaced-time-series 

আমি আর্থিক সময়-সিরিজ ডেটা (অর্থাত্ টিকডাটা) থেকে আউটলিয়ার এবং ত্রুটিগুলি (কারণ যাই হোক না কেন) অপসারণের জন্য কিছু শক্ত কৌশল খুঁজছি। টিক-টু-টিক আর্থিক সময়-সিরিজের ডেটা খুব অগোছালো। এক্সচেঞ্জটি বন্ধ হয়ে গেলে এতে বিশাল (সময়ের) ফাঁকগুলি থাকে এবং এক্সচেঞ্জ আবার খোলে যখন বিশাল লাফ দেয়। যখন এক্সচেঞ্জটি খোলা থাকে, সমস্ত ধরণের …

16 time-series  outliers 

আমি একটি স্থির প্রভাব (শর্ত) এবং দুটি এলোমেলো প্রভাব (বিষয় নকশা এবং জুটির মধ্যে অংশগ্রহণকারী) সহ একটি মিশ্র ইফেক্ট মডেল ব্যবহার করে একটি ডেটা সেট বিশ্লেষণ করছি। মডেল দিয়ে তৈরি করা হয়েছিল lme4প্যাকেজ: exp.model<-lmer(outcome~condition+(1|participant)+(1|pair),data=exp)। এরপরে, আমি স্থির প্রভাব (শর্ত) ছাড়াই মডেলটির বিপরীতে এই মডেলের সম্ভাবনা অনুপাতের পরীক্ষা করেছি এবং একটি …

16 r  repeated-measures  multiple-comparisons  post-hoc  lsmeans  bayesian  posterior  marginal  integral  anova  time-series  regularization  machine-learning  pca  computational-statistics  references  inference  regression  cross-validation  python  random-forest  chi-squared  spearman-rho  r  machine-learning  confidence-interval  bagging  clustering  feature-selection  model-selection  bic  hypothesis-testing  kurtosis  r  regression  residuals  terminology 

আমি এর মাধ্যমে গ্রেডিয়েন্ট বুস্টিং মেশিন অ্যালগরিদম নিয়ে পরীক্ষা করছি caret আর। প্যাকেজটির ing একটি ছোট কলেজ ভর্তি ডেটাসেট ব্যবহার করে, আমি নিম্নলিখিত কোডটি চালিয়েছি: library(caret) ### Load admissions dataset. ### mydata <- read.csv("http://www.ats.ucla.edu/stat/data/binary.csv") ### Create yes/no levels for admission. ### mydata$admit_factor[mydata$admit==0] <- "no" mydata$admit_factor[mydata$admit==1] <- "yes" ### Gradient boosting …

15 machine-learning  caret  boosting  gbm  hypothesis-testing  t-test  panel-data  psychometrics  intraclass-correlation  generalized-linear-model  categorical-data  binomial  model  intercept  causality  cross-correlation  distributions  ranks  p-value  z-test  sign-test  time-series  references  terminology  cross-correlation  definition  probability  distributions  beta-distribution  inverse-gamma  missing-data  paired-comparisons  paired-data  clustered-standard-errors  cluster-sample  time-series  arima  logistic  binary-data  odds-ratio  medicine  hypothesis-testing  wilcoxon-mann-whitney  unsupervised-learning  hierarchical-clustering  neural-networks  train  clustering  k-means  regression  ordinal-data  change-scores  machine-learning  experiment-design  roc  precision-recall  auc  stata  multilevel-analysis  regression  fitting  nonlinear  jmp  r  data-visualization  gam  gamm4  r  lme4-nlme  many-categories  regression  causality  instrumental-variables  endogeneity  controlling-for-a-variable 

বয়েশিয়ান স্ট্রাকচারাল টাইম সিরিজের মডেলগুলি সম্পর্কে এই ব্লগ পোস্টটি পড়ার পরে , আমি এর আগে আমি আরিমা ব্যবহার করব এমন সমস্যার প্রসঙ্গে এইটিকে বাস্তবায়নের দিকে নজর দিতে চেয়েছিলাম। আমার কিছু পরিচিত (তবে গোলমাল) মৌসুমী উপাদানগুলির সাথে কিছু তথ্য রয়েছে - এটির অবশ্যই একটি বার্ষিক, মাসিক এবং সাপ্তাহিক উপাদান রয়েছে এবং …

15 r  time-series  bayesian  mcmc  bsts 

লিনিয়ার রিগ্রেশন মডেলগুলিতে আমি লাসো, রিজ এবং ইলাস্টিক-নেট ধরণের নিয়মিতকরণ সম্পর্কে সচেতন। প্রশ্ন: এটি (বা অনুরূপ) ধরণের প্রাক্কলিত প্রাক্কলনটি আরিমা মডেলিংয়ে (একটি খালি এমএ অংশবিহীন) প্রয়োগ করা যেতে পারে? Arima মডেলের ভবনে, এটি একটি পূর্ব-নির্বাচিত সর্বাধিক ল্যাগ অর্ডার (বিবেচনা স্বাভাবিক বলে মনে হয় , কুই মি একটি এক্স ) এবং …

15 time-series  arima  lasso  regularization  ridge-regression 

আমি এমন একটি সময় সিরিজে কাজ করছি যার মানগুলি কঠোরভাবে ইতিবাচক । এআর, এমএ, এআরএমএ ইত্যাদি সহ বিভিন্ন মডেলের সাথে কাজ করা, আমি কঠোরভাবে ইতিবাচক পূর্বাভাস পাওয়ার সহজ উপায় খুঁজে পাইনি। আমি ব্যবহার করছি আর আমার পূর্বাভাস করছেন জন্য, এবং সমস্ত আমি খুঁজে পাইনি যে ছিল forecast.hts {HTS} আছে একটি …

15 time-series  forecasting  constrained-regression 

পারমুয়েশন টেস্ট (যাকে এলোমেলোকরণ পরীক্ষা, পুনরায় র্যান্ডমাইজেশন পরীক্ষা বা একটি সঠিক পরীক্ষাও বলা হয়) খুব কার্যকর হয় এবং কার্যকর হয় যখন উদাহরণস্বরূপ প্রয়োজনীয় বন্টনের অনুমানটি t-testপূরণ হয় না এবং যখন র‌্যাঙ্কিংয়ের মাধ্যমে মানগুলির রূপান্তর হয় নন-প্যারাম্যাট্রিক পরীক্ষার Mann-Whitney-U-testফলে আরও তথ্য নষ্ট হতে পারে। যাইহোক, এই ধরণের পরীক্ষাটি নাল হাইপোথিসিসের অধীনে …

15 hypothesis-testing  permutation-test  exchangeability  r  statistical-significance  loess  data-visualization  normal-distribution  pdf  ggplot2  kernel-smoothing  probability  self-study  expected-value  normal-distribution  prior  correlation  time-series  regression  heteroscedasticity  estimation  estimators  fisher-information  data-visualization  repeated-measures  binary-data  panel-data  mathematical-statistics  coefficient-of-variation  normal-distribution  order-statistics  regression  machine-learning  one-class  probability  estimators  forecasting  prediction  validation  finance  measurement-error  variance  mean  spatial  monte-carlo  data-visualization  boxplot  sampling  uniform  chi-squared  goodness-of-fit  probability  mixture  theory  gaussian-mixture  regression  statistical-significance  p-value  bootstrap  regression  multicollinearity  correlation  r  poisson-distribution  survival  regression  categorical-data  ordinal-data  ordered-logit  regression  interaction  time-series  machine-learning  forecasting  cross-validation  binomial  multiple-comparisons  simulation  false-discovery-rate  r  clustering  frequency  wilcoxon-mann-whitney  wilcoxon-signed-rank  r  svm  t-test  missing-data  excel  r  numerical-integration  r  random-variable  lme4-nlme  mixed-model  weighted-regression  power-law  errors-in-variables  machine-learning  classification  entropy  information-theory  mutual-information