প্রশ্ন ট্যাগ «time-series»

আমি একটি ছোট প্রকল্পে কাজ করছি যেখানে আমরা আগামী 6 মাসের জন্য পণ্যগুলির (তেল, অ্যালুমিনিয়াম, টিন ইত্যাদি) দামের পূর্বাভাস দেওয়ার চেষ্টা করছি। আমার কাছে ভবিষ্যদ্বাণী করার মতো 12 টি ভেরিয়েবল রয়েছে এবং আমার এপ্রিল, ২০০৮ - মে, ২০১৩ এর ডেটা রয়েছে। আমার কীভাবে ভবিষ্যদ্বাণী করা উচিত? আমি নিম্নলিখিতগুলি করেছেন: টাইমসারি …

13 r  time-series  forecasting  neural-networks  arima 

আমি দুটি সময় সিরিজের মধ্যে সমন্বয় জন্য পরীক্ষা করতে চাই। উভয় সিরিজের সাপ্তাহিক ডেটা রয়েছে ~ 3 বছর। আমি এনগল-গ্রেঞ্জার টু স্টেপ পদ্ধতিটি করার চেষ্টা করছি। আমার ক্রিয়াকলাপ ক্রম অনুসরণ করে। অগমেন্টেড ডিকি-ফুলারের মাধ্যমে ইউনিট রুটের জন্য প্রতিটি সময় সিরিজ পরীক্ষা করুন। উভয়টির একক শিকড় রয়েছে বলে ধরে নিই, তবে …

13 time-series  cointegration  unit-root  augmented-dickey-fuller 

আমার কাছে 1 হার্জ (7200 পরিমাপ) স্যাম্পলিং হার সহ 2 ঘন্টা জিপিএস ডেটা রয়েছে। তথ্য ফর্ম দেওয়া হয় , যেখানে পরিমাপ অনিশ্চয়তা আছে।এন σ(X,Xσ,Y,Yσ,Z,Zσ)(X,Xσ,Y,Yσ,Z,Zσ)(X, X_\sigma, Y, Y_\sigma, Z, Z_\sigma)NσNσN_\sigma আমি যখন সমস্ত পরিমাপের গড় গ্রহণ করি (উদাহরণস্বরূপ two দুই ঘন্টাের জেড মান) তখন এর মানক বিচ্যুতি কী? আমি অবশ্যই জেড …

13 time-series  mean  standard-deviation 

আর (২.১৫.২) এ আমি একবারের সিরিজে একবার আরিমা (৩,১,৩) এবং একবারের আলাদা টাইমসিরিজে একবার এআরএমএ (৩,৩) একবার লাগিয়েছিলাম। লাগানো পরামিতিগুলি পৃথক, যা আমি আরিমায় ফিটিং পদ্ধতির জন্য দায়ী করেছি। এছাড়াও, এআরএমএ (3,3,3) হিসাবে একই ডেটাতে একটি এআরআইএমএ (3,0,3) ফিট করার ফলে অভিন্ন পরামিতিগুলির ফলসই হবে না, আমি যে ফিটিং পদ্ধতি …

13 r  time-series  arima  fitting  arma 

আমি আরিমা মডেলগুলি শিখতে এবং প্রয়োগ করার চেষ্টা করছি। আমি পঙ্ক্রাটস দ্বারা আরিমার উপর একটি দুর্দান্ত পাঠটি পড়ছি - ইউনিভারিটেড বক্সের সাথে পূর্বাভাস - জেনকিনস মডেলস: ধারণা এবং কেসগুলি । পাঠ্যটিতে লেখক বিশেষত এআরআইএমএ মডেলগুলি বেছে নেওয়ার ক্ষেত্রে পার্সিমনি প্রিপেসলকে জোর দিয়েছিলেন। আর প্যাকেজ পূর্বাভাসেauto.arima() ফাংশন নিয়ে খেলতে শুরু করেছি …

13 time-series  forecasting  arima  aic  automatic-algorithms 

আমাকে এআরএমএ (২,১) প্রক্রিয়াটির স্বতঃআবর্তন ফাংশন জন্য বিশ্লেষণাত্মক অভিব্যক্তি অর্জন করতে হবে :γ(k)γ(k)\gamma\left(k\right) yt=ϕ1yt−1+ϕ2yt−2+θ1ϵt−1+ϵtyt=ϕ1yt−1+ϕ2yt−2+θ1ϵt−1+ϵty_t=\phi_1y_{t-1}+\phi_2y_{t-2}+\theta_1\epsilon_{t-1}+\epsilon_t সুতরাং, আমি জানি: γ(k)=E[yt,yt−k]γ(k)=E[yt,yt−k]\gamma\left(k\right) = \mathrm{E}\left[y_t,y_{t-k}\right] সুতরাং আমি লিখতে পারি: γ(k)=ϕ1E[yt−1yt−k]+ϕ2E[yt−2yt−k]+θ1E[ϵt−1yt−k]+E[ϵtyt−k]γ(k)=ϕ1E[yt−1yt−k]+ϕ2E[yt−2yt−k]+θ1E[ϵt−1yt−k]+E[ϵtyt−k]\gamma\left(k\right) = \phi_1 \mathrm{E}\left[y_{t-1}y_{t-k}\right]+\phi_2 \mathrm{E}\left[y_{t-2}y_{t-k}\right]+\theta_1 \mathrm{E}\left[\epsilon_{t-1}y_{t-k}\right]+\mathrm{E}\left[\epsilon_{t}y_{t-k}\right] তারপরে, অটোোকোরিয়েন্স ফাংশনের বিশ্লেষণযোগ্য সংস্করণটি পেতে, আমাকে - 0, 1, 2 এর মানগুলি প্রতিস্থাপন করতে হবে ... যতক্ষণ না আমি …

13 time-series  covariance  autocorrelation  arma 

1. সমস্যা আমার কিছু পরিবর্তনশীল পরিমাপ রয়েছে , যেখানে , যার জন্য আমার এমসিএমসি এর মাধ্যমে প্রাপ্ত , যা সরলতার জন্য আমি ধরে নেব গড়ের গাউসিয়ান এবং বৈকল্পিক । টি = 1 , 2 , । । , n f y t ( y t ) μ t σ 2 …

13 time-series  mcmc  autoregressive  likelihood 

সনাক্তকারী গোষ্ঠীর মধ্যে নির্ভরশীল পরিবর্তনশীলকে মানদান করা কি কোনও অর্থবোধ করে? নিম্নলিখিত ওয়ার্কিং পেপার (বনভূমিতে আইনী অ্যামাজনে বন কাটা মন্দা; দাম বা নীতি ?, পিডিএফ ) ব্রাজিলের বনভূমিতে সাধারণ নীতি পরিবর্তনের প্রভাব বিশ্লেষণের জন্য একটি মানক নির্ভরশীল পরিবর্তনশীল ব্যবহার করে। ওয়াইএন ই ডব্লিউআমি টি= ওয়াইআমি টি- ওয়াইআমি¯¯¯¯¯s d( ওয়াইআমি টি)ওয়াইআমিটিএনইW=ওয়াইআমিটি-ওয়াইআমি¯গুলিঘ(ওয়াইআমিটি) …

13 regression  time-series  panel-data  standardization  fixed-effects-model 

সম্পাদন করা আমার সঠিক প্রক্রিয়াটি বর্ণনা করার জন্য একটি কাগজ পেয়েছি । পার্থক্যটি কেবল হ'ল কাগজটি দৈনিকের সাথে মাসিক গড় ডেটা ইন্টারপোলেট করে, যখন মাসিক উপায় সংরক্ষণ করে। আমার কাছে এই পদ্ধতির প্রয়োগ করতে সমস্যা আছে R। কোনও ইঙ্গিত প্রশংসা করা হয়। মূল প্রতি সপ্তাহের জন্য, আমার কাছে নিম্নলিখিত গণনা …

13 r  time-series  interpolation 

এর উপস্থাপনের জন্য, আমার বেশ গভীর গাণিতিক পটভূমি রয়েছে তবে আমি কখনই সময় সিরিজ বা পরিসংখ্যানের মডেলিংয়ের সাথে মোকাবিলা করি নি। সুতরাং আপনি আমার সাথে খুব নম্র হতে হবে না :) আমি বাণিজ্যিক ভবনগুলিতে মডেলিং শক্তি ব্যবহার সম্পর্কে এই কাগজটি পড়ছি, এবং লেখক এই দাবি করেছেন: [স্বতঃসংশ্লিষ্টতার উপস্থিতি দেখা দেয়] …

13 time-series  autocorrelation 

এআর (1) প্রক্রিয়া যেমন একটি মার্কভ প্রক্রিয়া?Yটি= ρ yt - 1+ + εটিyt=ρyt−1+εty_t=\rho y_{t-1}+\varepsilon_t যদি তা হয়, তবে ভিএআর (1) মার্কোভ প্রক্রিয়াটির ভেক্টর সংস্করণ?

13 time-series 

2 সময় সিরিজের (সাধারণ কেস) জোহেনসেন সমষ্টি পরীক্ষার সময় যখন আপনি ব্যবহার করতে চান তখন ল্যাগ সিদ্ধান্ত নিতে হবে। বিভিন্ন ল্যাগের জন্য পরীক্ষা করা বিভিন্ন ফলাফল দেয়: কিছু পিছনের স্তরের জন্য নাল অনুমানটি বাতিল করা যেতে পারে তবে অন্যদের পক্ষে তা হতে পারে না। আমার প্রশ্ন হ'ল জোহানসেন টেস্টের প্রারম্ভিক …

13 time-series  cointegration 

আমি যখন ভেরিয়েবলগুলি পৃথক করা হয় তখন সাধারণ একাধিক / সাধারণ রিগ্রেশন বনাম একাধিক / সরল রিগ্রেশন এর মধ্যে সম্পর্ক কী তা বোঝার চেষ্টা করছি am উদাহরণস্বরূপ, আমি আমানত ভারসাম্য ( ) বনাম বাজারের হারের ( আর টি ) মধ্যে সম্পর্ক বিশ্লেষণ করছি যদি আমি একটি সাধারণ লিনিয়ার রিগ্রেশন চালনা …

13 regression  time-series 

আমার কাছে একটি সময়ের সিরিজের পূর্বাভাস মডেল রয়েছে এবং আমি এর নমুনার বাইরে থাকা পূর্বাভাসের ত্রুটিটি গণনা করতে চাই। মুহূর্তে কৌশল আমি অনুসরণ করছি এক প্রস্তাব রব Hyndman এর ব্লগ (পৃষ্ঠার নীচের অংশে অবস্থিত নিকটে) যা ভালো যায় (ক সময় সিরিজ অভিমানী এবং আকার একটি ট্রেনিং সেট ট )Y1, …

13 time-series  forecasting 

আমি একটি রিগ্রেশন মডেলটি দেখতে পাচ্ছি যা একই বছরের স্টক সূচকের পিছনে (12 মাস) বছরে-বছর স্টক সূচকের রিটার্নগুলিকে রিগ্রাস করে isণ ছড়িয়ে পড়ে (ঝুঁকিমুক্ত বন্ড এবং কর্পোরেট বন্ডের মাসিক গড়ের মধ্যে পার্থক্য) ফলন), YOY মূল্যস্ফীতির হার এবং শিল্প উত্পাদনের YOY সূচক। এটি দেখতে দেখতে (যদিও আপনি এই ক্ষেত্রে ভারতের জন্য …

13 regression  time-series  autocorrelation