প্রশ্ন ট্যাগ «time-series»

আমি 10 বছরের সময়কালের মধ্যে ত্রৈমাসিক স্যাম্পলড ডেটা (পশুর বায়োমাস) এ সময়সীমা প্রয়োগ করার চেষ্টা করছি যাতে প্রতি ত্রৈমাসিক 3 টি রেপস থাকে। সুতরাং 40 তারিখগুলি কিন্তু 120 টি সম্পূর্ণ পর্যবেক্ষণ। আমি শামওয়ে এবং স্টোফারের টাইম সিরিজ বিশ্লেষণে SARIMA'a পর্যন্ত পড়েছি এবং এর অ্যাপ্লিকেশনগুলির পাশাপাশি স্কিমড উডওয়ার্ড, ইত্যাদি। আল। এর …

11 r  time-series 

একটি পাঠ্য খনির অ্যাপ্লিকেশনটিতে, একটি সহজ পদ্ধতির মধ্যে রয়েছে ডকুমেন্টগুলির কমপ্যাক্ট স্পার্স উপস্থাপনা হিসাবে ভেক্টর তৈরি করতে heuristic ব্যবহার করা । ব্যাচ সেটিংয়ের ক্ষেত্রে এটি ঠিক আছে, যেখানে পুরো কর্পাসটি পূর্ব-পূর্ব হিসাবে পরিচিত, কারণ জন্য পুরো কর্পাসের প্রয়োজন হয়i d ft f- i dচtf−idftf-idfi dচidfidf i d f( টি ) …

11 time-series  text-mining 

একটি সময় সিরিজ দেওয়া, কেউ স্ব-সংশ্লেষ-ফাংশনটি অনুমান করতে পারে এবং এটি প্লট করতে পারে, উদাহরণস্বরূপ নীচে দেখানো হয়েছে: এই স্বতঃসংশোধন-ফাংশন থেকে সময় সিরিজ সম্পর্কে কী পড়া সম্ভব? উদাহরণস্বরূপ কী সময় সিরিজের স্থিতিস্থাপকতা সম্পর্কে যুক্তি করা সম্ভব? সম্পাদিত : এখানে আমি আরও ল্যাগ সহ পার্থক্যযুক্ত সিরিজের এসিএফ অন্তর্ভুক্ত করেছি

11 time-series  autocorrelation 

আমার কাছে স্টোকাস্টিক মডেল রয়েছে যা কিছু প্রক্রিয়ার সময় সিরিজ অনুকরণ করতে ব্যবহৃত হয়। আমি একটি প্যারামিটারকে একটি নির্দিষ্ট মানের পরিবর্তনের প্রভাবের প্রতি আগ্রহী এবং সময় সিরিজের (মডেল এ এবং মডেল বি বলুন) এবং কিছু সিমুলেশন ভিত্তিক আত্মবিশ্বাসের ব্যবধানের মধ্যে পার্থক্য দেখাতে চাই। আমি কেবল মডেল এ থেকে একগুচ্ছ অনুকরণ …

11 time-series  predictive-models  markov-process 

আমি প্রতি সপ্তাহে মোট কল পেয়েছি এবং প্রায় চার বছর পিছনে ফিরে একটি চার্টে তাদের প্লট করেছি। চোখে দেখে মনে হচ্ছে ক্রিসমাসের উপরে প্রচুর পরিমাণ নেমে এসেছিল, যা পুনরুদ্ধার হবে বলে মনে হয় না, মনে হয় অনুরোধে পদক্ষেপ পরিবর্তন হয়েছে change আমি কি এমন একটি পরীক্ষা করতে পারি যা এই …

11 time-series  statistical-significance  change-point 

আমি দুই রাষ্ট্র প্রক্রিয়ার সঙ্গে কাজ করছি মধ্যে জন্য { 1 , - 1 } t = 1 , 2 , …এক্সটিxtx_t{ 1 , - 1 }{1,−1}\{1, -1\}t = 1 , 2 , …t=1,2,…t = 1, 2, \ldots স্বতঃসংশোধন ফাংশন দীর্ঘ মেমরির সাথে প্রক্রিয়াটির ইঙ্গিত দেয়, অর্থাত্ এটি কোনও ক্ষতিকারক …

11 time-series  predictive-models  autocorrelation 

আমি একটি অ্যাপ্লিকেশন প্রোটোটাইপের একটি চিত্র জুড়ে এসেছি যা ট্রাফিক তথ্যগুলিতে উল্লেখযোগ্য পরিবর্তনগুলি ("ট্রেন্ডস" - স্পাইক / আউটলিয়ার নয়) সন্ধান করে: আমি এমন একটি প্রোগ্রাম (জাভা, allyচ্ছিকভাবে আর) লিখতে চাই যা একই কাজ করতে সক্ষম হয় - তবে আমার পরিসংখ্যান দক্ষতা কিছুটা মরিচা হওয়ায় আমার আবার এই বিষয়টি খনন করতে …

11 time-series  change-point 

আমি সময়ের সাথে সাথে অ্যালকোহল বিক্রয় সম্পর্কিত নীতিগত সিদ্ধান্তের ফলাফলের পরিমাণ প্রমাণ করতে হস্তক্ষেপ বিশ্লেষণ করতে চাই। আমি সময় সিরিজের বিশ্লেষণে মোটামুটি নতুন, তবে আমার কিছু নতুন প্রশ্ন রয়েছে। সাহিত্যের একটি পরীক্ষা থেকে জানা যায় যে অন্যান্য গবেষকরা হস্তক্ষেপের প্রভাবকে মডেল করার জন্য রেমিস্টার হিসাবে একটি ডামি ভেরিয়েবল সহ অ্যালকোহলের …

11 time-series  multivariate-analysis  arima  intervention-analysis 

সুতরাং আমি ফেসবুকের নবী সম্পর্কে যা পড়েছি তা হ'ল এটি মূলত সময়ের ধারাটিকে প্রবণতা এবং seasonতুতে বিভক্ত করে তোলে। উদাহরণস্বরূপ, একটি অ্যাডিটিভ মডেল হিসাবে লিখিত হবে: y(t)=g(t)+s(t)+h(t)+ety(t)=g(t)+s(t)+h(t)+et y(t) = g(t) + s(t) + h(t) + e_t সঙ্গে ttt সময় g(t)g(t)g(t) প্রবণতা (এটি লিনিয়ার বা লজিস্টিক হতে পারে) s(t)s(t)s(t) মৌসুমী (প্রতিদিন, …

11 regression  machine-learning  time-series  prophet 

mgcvপ্যাকেজের Rঝুলানো টেন্সর পণ্যের পারস্পরিক ক্রিয়ার জন্য দুটি ফাংশন আছে: te()এবং ti()। আমি উভয়ের মধ্যে শ্রমের মৌলিক বিভাজন বুঝতে পারি (একটি অ-রৈখিক ইন্টারঅ্যাকশন বনাম বনাম। এই ইন্টারঅ্যাকশনটিকে প্রধান প্রভাব এবং একটি মিথস্ক্রিয়াতে ডেকপোজ করে)। আমি যা বুঝতে পারি না তা হ'ল কেন te(x1, x2)এবং ti(x1) + ti(x2) + ti(x1, x2)(কিছুটা) …

11 r  gam  mgcv  conditional-probability  mixed-model  references  bayesian  estimation  conditional-probability  machine-learning  optimization  gradient-descent  r  hypothesis-testing  wilcoxon-mann-whitney  time-series  bayesian  inference  change-point  time-series  anova  repeated-measures  statistical-significance  bayesian  contingency-tables  regression  prediction  quantiles  classification  auc  k-means  scikit-learn  regression  spatial  circular-statistics  t-test  effect-size  cohens-d  r  cross-validation  feature-selection  caret  machine-learning  modeling  python  optimization  frequentist  correlation  sample-size  normalization  group-differences  heteroscedasticity  independence  generalized-least-squares  lme4-nlme  references  mcmc  metropolis-hastings  optimization  r  logistic  feature-selection  separation  clustering  k-means  normal-distribution  gaussian-mixture  kullback-leibler  java  spark-mllib  data-visualization  categorical-data  barplot  hypothesis-testing  statistical-significance  chi-squared  type-i-and-ii-errors  pca  scikit-learn  conditional-expectation  statistical-significance  meta-analysis  intuition  r  time-series  multivariate-analysis  garch  machine-learning  classification  data-mining  missing-data  cart  regression  cross-validation  matrix-decomposition  categorical-data  repeated-measures  chi-squared  assumptions  contingency-tables  prediction  binary-data  trend  test-for-trend  matrix-inverse  anova  categorical-data  regression-coefficients  standard-error  r  distributions  exponential  interarrival-time  copula  log-likelihood  time-series  forecasting  prediction-interval  mean  standard-error  meta-analysis  meta-regression  network-meta-analysis  systematic-review  normal-distribution  multiple-regression  generalized-linear-model  poisson-distribution  poisson-regression  r  sas  cohens-kappa 

পুনরাবৃত্ত নিউরাল নেটওয়ার্ক (আরএনএন) এর পিছনে ধারণাটি আমার কাছে স্পষ্ট। আমি এটি নিম্নলিখিত উপায়ে বুঝতে পারি: আমাদের পর্যবেক্ষণগুলির ক্রম রয়েছে ( ) (বা, অন্য কথায়, বহুবিধ সময় সিরিজ)। প্রতিটি একক পর্যবেক্ষণ- হ'ল একটি ডাইমেনশনাল সংখ্যাসূচক ভেক্টর। আরএনএন-মডেলের মধ্যে আমরা ধরে যে পরবর্তী পর্যবেক্ষণ previous পূর্ববর্তী পর্যবেক্ষণের একটি ফাংশন পাশাপাশি পূর্ববর্তী …

11 time-series  neural-networks  predictive-models  intuition  rnn 

আমি stl (Loতু দ্বারা টাইম সিরিজের মৌসুমী ক্ষয়) ফাংশন সহ নিম্নলিখিত কোডের সাথে প্লট করেছি: plot(stl(ts(rnorm(144), frequency=12), s.window="periodic")) এটি উপরের কোডে র্যান্ডম ডেটা (rnorm ফাংশন) সহ মৌখিক মৌসুমী প্রকরণ দেখায়। প্যাটার্নটি ভিন্ন হলেও এটি চলাকালীন প্রতিটি সময় সংখ্যার বৈচিত্র্য দেখা যায়। এরকম দুটি নিদর্শন নীচে দেখানো হয়েছে: মৌসুমী প্রকরণটি যখন …

11 time-series  seasonality  loess 

সময় সিরিজের সাথে কাজ করার সময় আমরা মাঝে মাঝে বর্ণালি বিশ্লেষণ ব্যবহার করে মৌসুমতাকে সনাক্ত এবং সরিয়ে ফেলি। আমি সময় সিরিজের সত্যিকারের শিক্ষানবিস এবং আমি বিভ্রান্ত হয়ে পড়েছি কেন কেউ আসল সময়ের সিরিজ থেকে মৌসুমীতা সরিয়ে নিতে চাইবে? মৌসুমীতা সরানো কি মূল ডেটাটি বিকৃত করে না? মৌসুমীতা সরিয়ে একটি টাইম …

11 time-series  seasonality 

এক্স টি 1 , এক্স টি 2 , এর যৌথ বিতরণ করা হলে একটি প্রক্রিয়া কঠোরভাবে স্থির । । । , এক্স টি এম এক্স টি 1 + কে , এক্স টি 2 + কে , এর যৌথ বিতরণ হিসাবে সমান । । । , এক্স টি এম + কে …

11 time-series  autocorrelation  stochastic-processes  stationarity 

সাথে একটি (পর্যবেক্ষণ করা) সময়-সিরিজ , নাল-অনুমানের পরীক্ষা করার জন্য একটি পরিসংখ্যান পরীক্ষা আছে যা (অর্থাত্ মার্কোভ-সম্পত্তি)?এক্সটিএক্সটিX_tএক্সটি∈ { 1 , । । । , এন }এক্সটি∈{1,।।।,এন}X_t\in\{1,...,n\}পি( এক্সটি| এক্সটি - 1, এক্সt - 2, । । । , এক্স1) = পি( এক্সটি| এক্সটি - 1)পি(এক্সটি|এক্সটি-1,এক্সটি-2,।।।,এক্স1)=পি(এক্সটি|এক্সটি-1)P(X_t|X_{t-1},X_{t-2},...,X_1)=P(X_t|X_{t-1})

11 time-series  hypothesis-testing  markov-process