প্রশ্ন ট্যাগ «time-series»

আমি কিছুক্ষণের জন্য আমার মাথায় স্টাররিটি নিয়ে কুস্তি করছিলাম ... আপনি কি এটিকে নিয়ে ভাবছেন? কোন মন্তব্য বা আরও চিন্তা প্রশংসা করা হবে। স্টেশনারি প্রক্রিয়া হ'ল যা সময়-সিরিজের মান উত্পন্ন করে যেমন বিতরণ মানে এবং বৈকল্পিক স্থির রাখা হয়। কড়া কথায় বলতে গেলে, এটি স্টেশনারিটি বা কোভেরিয়েন্স / গড় স্টেশনারিটির …

14 time-series  stationarity  intuition 

এখানে কিছু প্রসঙ্গ আছে। আমি 11 বছরের সময়কালে দুটি পরিবেশগত পরিবর্তনশীল (তাপমাত্রা, পুষ্টির স্তর) কীভাবে প্রতিক্রিয়ার ভেরিয়েবলের গড় মানকে প্রভাবিত করে তা নির্ধারণ করতে আমি আগ্রহী। প্রতি বছরের মধ্যে, 100k এরও বেশি লোকেশন থেকে ডেটা থাকে। 11 বছরের সময়কালে, প্রতিক্রিয়ার ভেরিয়েবলগুলির গড় মান পরিবেশগত পরিবর্তনশীলগুলির পরিবর্তনের ক্ষেত্রে প্রতিক্রিয়া দেখিয়েছে কিনা …

14 time-series  regression  sample-size  small-sample 

ক্রস-বৈধতা এবং সময় সিরিজ সম্পর্কে আরজে হেন্ডম্যানের একটি "গবেষণা টিপস" পড়ার পরে আমি আমার একটি পুরানো প্রশ্নে ফিরে এসেছি যা আমি এখানে প্রণয়ন করার চেষ্টা করব। ধারণাটি হ'ল শ্রেণিবদ্ধকরণ বা রিগ্রেশন সমস্যাগুলিতে, ডেটার ক্রম গুরুত্বপূর্ণ নয়, এবং তাই কে- ফোল্ড ক্রস-বৈধকরণ ব্যবহার করা যেতে পারে। অন্যদিকে, সময় সিরিজে ডেটা ক্রম …

14 time-series  machine-learning  cross-validation 

আমার দুটি টাইম সিরিজ এস, এবং টি রয়েছে they তাদের একই ফ্রিকোয়েন্সি এবং একই দৈর্ঘ্য রয়েছে। আমি এই জুটির (অর্থাত্ এস এবং টি) মধ্যে পারস্পরিক সম্পর্ক গণনা করতে (আর ব্যবহার করে) এবং পারস্পরিক সম্পর্কের তাৎপর্য গণনা করতে সক্ষম হতে চাই, সুতরাং আমি পারস্পরিক সম্পর্ক সম্ভাবনার কারণে হয়েছে কিনা তা নির্ধারণ …

14 r  time-series  correlation 

আমি এমন একটি অ্যান্ড্রয়েড অ্যাপ্লিকেশন তৈরি করছি যা ঘুমের সময় অ্যাকসিলোমিটার ডেটা রেকর্ড করে, যাতে ঘুমের প্রবণতাগুলি বিশ্লেষণ করতে এবং বিকল্পভাবে হালকা ঘুমের সময় কোনও পছন্দসই সময়ের কাছে ব্যবহারকারীকে জাগ্রত করা যায়। আমি ইতিমধ্যে এমন উপাদান তৈরি করেছি যা ডেটা সংগ্রহ করে এবং সঞ্চয় করে পাশাপাশি অ্যালার্ম। আমি এখনও সত্য …

14 time-series  smoothing  signal-processing  java 

আমি কীভাবে সময় সিরিজ অবরুদ্ধ করব? কেবল প্রথম পার্থক্য নেওয়া এবং ডিকি ফুলার পরীক্ষা চালানো কি ঠিক আছে, এবং যদি এটি স্থির হয় তবে আমরা ভাল? আমি অনলাইনেও পেয়েছি যে স্টাটাতে করে আমি সময় সিরিজটিকে অবনতি করতে পারি: reg lncredit time predict u_lncredit, residuals twoway line u_lncredit time dfuller u_lncredit, …

14 regression  time-series  stata  stationarity 

আমি মাইক্রোকোনমিক্সে ব্যবহৃত কার্যকারিতা (বিশেষত চতুর্থ বা রিগ্রেশন বিচ্ছিন্নতা নকশা) এবং টাইম-সিরিজ ইকোনোমেট্রিক্সে গ্র্যানার কার্যকারিতা হিসাবে ব্যবহৃত হিসাবে বুঝতে পারি। আমি কীভাবে একজনকে একে অপরের সাথে সম্পর্কিত করব? উদাহরণস্বরূপ, আমি উভয় পদ্ধতির প্যানেল ডেটার জন্য ব্যবহৃত হচ্ছে দেখেছি ( , )। এই বিষয়ে কাগজপত্রের যে কোনও রেফারেন্স প্রশংসা করা হবে।টি …

14 time-series  econometrics  causality  granger-causality 

আমি আর্থিক সময় সিরিজের জন্য এআরএমএ-জিরিচ মডেলটি ব্যবহার করতে যাচ্ছি এবং ভাবছিলাম যে মডেলটি প্রয়োগ করার আগে এই সিরিজটি স্থির হওয়া উচিত কিনা। আমি এআরএমএ মডেলটি প্রয়োগ করতে জানি সিরিজটি স্থির হওয়া উচিত, তবে আমি এআরএমএ-গির্চের জন্য নিশ্চিত নই যেহেতু আমি জিআরচ ত্রুটিগুলি অন্তর্ভুক্ত করছি যা অস্থিরতা ক্লাস্টারিং এবং অ-ধ্রুবক …

14 time-series  finance  arma 

জলবায়ু মডেলিংয়ে আপনি এমন একটি মডেল সন্ধান করছেন যা পৃথিবীর জলবায়ু যথাযথভাবে চিত্রিত করতে পারে। এটিতে আধা-চক্রীয় এমন নিদর্শনগুলি অন্তর্ভুক্ত রয়েছে: এল নিনো দক্ষিণী অসিলেশন এর মতো জিনিস। তবে মডেল যাচাইকরণ সাধারণত অপেক্ষাকৃত স্বল্প সময়ের সাথে দেখা যায়, যেখানে শালীন পর্যবেক্ষণের ডেটা থাকে (গত ~ 150 বছর)। এর অর্থ হ'ল …

14 time-series  model-comparison  fourier-transform  climate 

এমএ প্রক্রিয়াটি অবিচ্ছিন্ন বা না হলে আমরা কেন যত্ন করি তা বুঝতে আমার সমস্যা হচ্ছে having দয়া করে আমি ভুল হলে আমাকে সংশোধন করুন, তবে আমি বুঝতে পারি যে কেন আমাদের কোনও এআর প্রক্রিয়া কার্যকরী কিনা তা আমরা যত্নশীল, যেমন আমরা যদি কিছু পরামিতি এবং সাদা শব্দের যোগফল হিসাবে বলতে …

14 time-series  mathematical-statistics  autoregressive  moving-average 

আমি ব্যবসায় এবং অর্থনীতি থেকে স্নাতক যারা বর্তমানে তথ্য ইঞ্জিনিয়ারিংয়ে স্নাতকোত্তর ডিগ্রি অর্জন করছে। লিনিয়ার রিগ্রেশন (এলআর) এবং তারপরে টাইম সিরিজ অ্যানালাইসিস (টিএস) অধ্যয়নকালে, আমার মনে একটি প্রশ্ন ছড়িয়ে পড়ে। একাধিক লিনিয়ার রিগ্রেশন এবং এটিতে লেগ ভেরিয়েবল যুক্ত করার পরিবর্তে (এসিএফ এবং পিএসিএফ ব্যবহার করে নির্ধারিত ল্যাগের ক্রম সহ) কেন …

14 regression  time-series  multiple-regression  least-squares  arima 

আমি একাধিক বহিরাগত ভেরিয়েবলগুলি সহ একাধিক সময় সিরিজ আরিমা-মডেলের উপর ভিত্তি করে একটি পূর্বাভাস পরিচালনা করতে চাই। যেহেতু আমি কোনও পরিসংখ্যান বা আরআইও রাখতে চাই না দক্ষতার তুলনায় যতটা সম্ভব সহজ (তিন মাসের ট্রেন্ডের পূর্বাভাস যথেষ্ট)। আমার 1 নির্ভরশীল সময় সিরিজ এবং 3-5 প্রেডিকটার সময় সিরিজ, সমস্ত মাসিক ডেটা, কোনও …

14 r  time-series  arima 

আমি এর অবস্থানের ভিত্তিতে একটি মাছের চলাচলের ধরণগুলির উপর টাইম সিরিজের ডেটাতে অটোক্রেলেশন গণনা করেছি: এক্স ( x.ts) এবং ওয়াই ( y.ts)। আর ব্যবহার করে, আমি নিম্নলিখিত ফাংশনগুলি চালিয়েছি এবং নিম্নলিখিত প্লটগুলি উত্পাদন করেছি: acf(x.ts,100) acf(y.ts,100) আমার প্রশ্ন, আমি এই প্লটগুলি কীভাবে ব্যাখ্যা করব? কোন ধরণের প্যাটার্ন রিপোর্ট করার জন্য …

14 r  time-series  autocorrelation 

আমি কিছু বায়ু / তরঙ্গ ডেটার জন্য আরিমা মডেলগুলি তৈরি করছি। আমি প্রতিটি ভেরিয়েবলের জন্য একটি পৃথক মডেল তৈরি করছি। আমার যে দুটি ভেরিয়েবলের মডেল করা দরকার তা হ'ল তরঙ্গ এবং বাতাসের দিক। মানগুলি ডিগ্রিতে (0-360।) হয়। মান ব্যবধানটি বৃত্তাকার যেখানে এই ধরণের ডেটা মডেল করা সম্ভব? যদি তা না …

13 time-series  arima  circular-statistics 

সময়ের ধারাবাহিক বিশ্লেষণের ক্ষেত্রের মধ্যে কীভাবে দীর্ঘমেয়াদে চলার বৈকল্পিক সংজ্ঞা দেওয়া হয়? আমি বুঝতে পারি যে এটি ক্ষেত্রে ব্যবহার করা হয় ডেটাতে একটি সম্পর্কিত সম্পর্ক রয়েছে। সুতরাং আমাদের স্টোকাস্টিক প্রক্রিয়াটি আইআইড এলোমেলো ভেরিয়েবলের পরিবার হবে না বরং কেবল অভিন্নভাবে বিতরণ করা হবে?X1,X2…X1,X2…X_1, X_2 \dots ধারণা এবং তার অনুমানের সাথে জড়িত …

13 time-series  variance  references  kernel-smoothing  non-independent