প্রশ্ন ট্যাগ «time-series»

জৈবিক এবং পরিবেশগত পরিবর্তনশীল (প্লাস সম্ভবত কিছু বহির্মুখী ভেরিয়েবল) সহ ইন্টারঅ্যাক্টিং সহ আমার বহুবিধ সময় সিরিজ ডেটাসেট রয়েছে। মৌসুমীতার পাশাপাশি ডেটাগুলিতে সুস্পষ্ট দীর্ঘমেয়াদী প্রবণতা নেই। আমার উদ্দেশ্য হ'ল কোন ভেরিয়েবলগুলি একে অপরের সাথে সম্পর্কিত। পূর্বাভাস সত্যিই সন্ধান করা হয় না। সময়-সিরিজ বিশ্লেষণে নতুন হয়ে আমি বেশ কয়েকটি তথ্যসূত্র পড়েছি। আমি …

15 r  time-series  var  seasonality 

আমার একটি সময় সিরিজ আমি পূর্বাভাস দেওয়ার চেষ্টা করছি, যার জন্য আমি মৌসুমী আরিমা (0,0,0) (0,1,0) [12] মডেল (= ফিট 2) ব্যবহার করেছি। আর অটো.রিমা (আর কে গণনা করা আরিমা (0,1,1) (0,1,0) [12] এর চেয়ে ভাল ফিট হতে পারে তার চেয়ে আলাদা), আমি এর নামটি ফিট 1 রেখেছি)। যাইহোক, আমার …

15 r  time-series  statistical-significance  arima  residuals 

অনুশীলনে, কীভাবে মূল্যায়ন করবেন যে কোনও এআর (পি) প্রক্রিয়া স্থিতিশীল কিনা? কীভাবে এআর এবং এমএ মডেলের অর্ডার নির্ধারণ করবেন?

15 time-series  stochastic-processes  arma  stationarity 

আমি আর-তে কিছু ইউনিট মূল পরীক্ষার সাথে খেলেছি এবং কে ল্যাগ প্যারামিটারটি কী তৈরি করব তা আমি পুরোপুরি নিশ্চিত নই। আমি tseries প্যাকেজ থেকে বর্ধিত ডিকি ফুলার পরীক্ষা এবং ফিলিপস পেরোন পরীক্ষা ব্যবহার করেছি । স্পষ্টতই ডিফল্ট কে প্যারামিটার (এর জন্য ) কেবল সিরিজের দৈর্ঘ্যের উপর নির্ভর করে। আমি যদি …

15 r  time-series  trend 

তাই আমি তেল ফেরতের এসিএফ / পিএসিএফ ষড়যন্ত্র করেছিলাম এবং কিছু ইতিবাচক স্বতঃসংশোধন দেখার প্রত্যাশা করছিলাম কিন্তু অবাক হওয়ার সাথে সাথে আমি কেবল নেতিবাচক উল্লেখযোগ্য স্বতঃসংশোধন পাই। উপরের গ্রাফটি কীভাবে ব্যাখ্যা করব? তারা ইঙ্গিত করে বলে মনে হয় যে তেল ফিরে আসার প্রবণতা বাড়তে থাকে যখন এটি আগের এবং তদ্বিপরীত …

15 time-series 

এটি মোটেও একটি অদ্ভুত প্রশ্ন হতে পারে তবে আমি ভাবছি যে বিষয়টির জন্য একজন নবজাতক হিসাবে আমরা কেন অবসর ব্যবহার করি কেন সময়সীমা অবলম্বন করার জন্য যদি রিগ্রেশনটির অনুমানের একটি হ'ল ডেটা আইড করা উচিত তবে যে রেগ্রেশনটি প্রয়োগ করা হচ্ছে সেই ডেটা হ'ল আইআইডি?

14 regression  time-series  trend  iid 

একটি পুনরাবৃত্ত নিউরাল নেটওয়ার্কে, আপনি সাধারণত বেশ কয়েকটি সময় পদক্ষেপের মাধ্যমে নেটওয়ার্কটি "আনারোল" করুন এবং তারপরে ইনপুটগুলির ক্রম জুড়ে প্রচার করে এগিয়ে যেতে পারেন। আপনি ক্রমের প্রতিটি পৃথক পদক্ষেপের পরে ওজনগুলি কেন আপডেট করবেন না? (1 টি কাটা দৈর্ঘ্যের দৈর্ঘ্যটি ব্যবহারের সমতুল্য, তাই আনারোল করার মতো কিছুই নেই) এটি সম্পূর্ণভাবে …

14 time-series  neural-networks  backpropagation  rnn 

মডেলগুলির তাত্পর্যপূর্ণ স্মুথিং পরিবারের প্রসঙ্গে নিখোঁজ ডেটাগুলি মোকাবেলার জন্য কোনও আদর্শ উপায় বলে মনে হয় না। বিশেষ করে, আর বাস্তবায়ন নামক ETS মধ্যে পূর্বাভাস প্যাকেজ মাত্র অনুপস্থিত তথ্য ছাড়া দীর্ঘতম subsequence নিতে বলে মনে হয় এবং বুক "সূচক মসৃণকরণ সঙ্গে পূর্বাভাস" Hyndman এট দ্বারা। মোটেও অনুপস্থিত তথ্য সম্পর্কে কথা বলে …

14 time-series  forecasting  missing-data 

আমি এক বছর ধরে খুব বেশি অগ্রগতি ছাড়াই এই সমস্যাটি সমাধান করার চেষ্টা করছি। এটি যে গবেষণা প্রকল্পটি আমি করছি তারই একটি অংশ, তবে আমি এটি তৈরি করেছি এমন একটি উদাহরণের উদাহরণ দিয়ে বর্ণনা করব, কারণ সমস্যার আসল ডোমেনটি কিছুটা বিভ্রান্তিকর (চোখের ট্র্যাকিং)। আপনি এমন একটি বিমান যা শত্রু জাহাজকে …

14 time-series  machine-learning  prediction 

আর্থিক একনোমেট্রিক্স গবেষণায়, দৈনিক ডেটা রূপ ধারণ করে এমন আর্থিক সময় সিরিজের মধ্যে সম্পর্কগুলি তদন্ত করা খুব সাধারণ বিষয় । পরিবর্তনশীল প্রায়শই লগের পার্থক্য গ্রহণ করে করা হবে; ln ( P t ) - ln ( P t - 1 ) ।আমি( 0 )আমি(0)I(0)Ln( পিটি) - ln( পিটি - 1)Ln⁡(পিটি)-Ln⁡(পিটি-1)\ln(P_t)-\ln(P_{t-1}) …

14 time-series  econometrics  finance  macroeconomics  unevenly-spaced-time-series 

আমি সম্প্রতি সময় সিরিজের পুনরায় নমুনার উপায়গুলি খুঁজছিলাম প্রায় দীর্ঘ মেমরি প্রক্রিয়াগুলির স্বতঃসংযোগ সংরক্ষণ করে। পর্যবেক্ষণের ডোমেনটি সংরক্ষণ করুন (উদাহরণস্বরূপ পুনঃসংখ্যার বারের পূর্ণসংখ্যার সিরিজ এখনও পূর্ণসংখ্যার একটি সিরিজ)। প্রয়োজনে কিছু স্কেলগুলিকে প্রভাবিত করতে পারে। আমি দৈর্ঘ্যের সময় সিরিজের জন্য নিম্নলিখিত ক্রমান্বয়ে স্কিমটি নিয়ে এসেছি 2N2N2^N: একটানা পর্যবেক্ষণের যুগল দ্বারা টাইম …

14 time-series  bootstrap  resampling  permutation-test 

আমি প্রতি বছর 107 টি পর্যবেক্ষণ করে 10 বছরের সময়কালে (1997-2006) স্বতন্ত্র ভেরিয়েবলের সেট থেকে দ্বন্দ্বের উপস্থিতি বা অনুপস্থিতি (নির্ভরশীল ভেরিয়েবল) মডেল করতে বাইনারি লজিস্টিক রিগ্রেশন চালাতে চাই। আমার স্বতন্ত্ররা হলেন: ভূমির অবক্ষয় (2 ধরণের অবক্ষয়ের জন্য শ্রেণিবদ্ধ); জনসংখ্যা বৃদ্ধি (0- না; 1-হ্যাঁ); জীবিকার তাগিদে (0 - টাইপ ওয়ান; 1 …

14 regression  time-series  logistic  spatial  ecology 

একসাথে সময় সিরিজের তুলনা করার জন্য আমি গতিশীল টাইম ওয়ার্পিংয়ের পরিমাপটি উপলব্ধি করার চেষ্টা করছি। আমার কাছে তিনটি টাইম সিরিজের ডেটাসেট রয়েছে: T1 <- structure(c(0.000213652387565, 0.000535045478866, 0, 0, 0.000219346347883, 0.000359669104424, 0.000269469145783, 0.00016051364366, 0.000181950509461, 0.000385579332948, 0.00078170803205, 0.000747244535774, 0, 0.000622858922454, 0.000689084895259, 0.000487983408564, 0.000224744353298, 0.000416449765747, 0.000308388157895, 0.000198906016907, 0.000179549331179, 9.06289650172e-05, 0.000253506844685, 0.000582896161212, 0.000386473429952, 0.000179839942451, …

14 r  time-series  clustering 

প্যানেল ডেটা বিশ্লেষণে, অটো-রিলেশন সম্পর্কিত সমস্যাগুলি (যেমন, পর্যবেক্ষণগুলি সময়ের সাথে সাথে ব্যক্তিদের মধ্যে ক্লাস্টার করা হয়) সাথে সময় এবং আগ্রহের ঝাঁকুনির কিছু নির্দিষ্টকরণের জন্য সামঞ্জস্য করার জন্য আমি এলোমেলো / মিশ্র প্রভাব সহ বহু স্তরের মডেলগুলি ব্যবহার করেছি । এআরএমএ / এআরআইএমএ অনুরূপ সমস্যাগুলি সমাধান করার জন্য ডিজাইন করা মনে …

14 time-series  mixed-model  arima  multilevel-analysis 

টাইম সিরিজ বিশ্লেষণে বক্স-জেনকিন্স মডেল নির্বাচন পদ্ধতিটি সিরিজের স্বতঃসংশ্লিষ্টতা এবং আংশিক স্বতঃসংশোধনের কাজগুলি দেখে শুরু হয়। এই প্লটগুলি একটি এআরএমএ ( পি , কিউ ) মডেলের উপযুক্ত এবং কিউ প্রস্তাব করতে পারে । পদ্ধতিটি শ্বেত শব্দের ত্রুটি শর্তযুক্ত একটি মডেল উত্পাদনকারীদের মধ্যে সবচেয়ে পার্সামোনিয়াস মডেল বাছাই করতে এআইসি / বিআইসির …

14 regression  time-series  arima  model-selection  box-jenkins