প্রশ্ন ট্যাগ «time-series»

ধরুন আমার 20'000 মাসের টাইম সিরিজটি জানুয়ারি -55 থেকে ডিসেম্বর 11 পর্যন্ত ছড়িয়ে আছে। এগুলির প্রতিটি পৃথক পণ্যের জন্য বৈশ্বিক বিক্রয় ডেটা উপস্থাপন করে। যদি তাদের প্রত্যেকের জন্য পূর্বাভাস গণনা করার পরিবর্তে, আমি কেবলমাত্র "আসলেই গুরুত্বপূর্ণ" এমন সংখ্যক পণ্যগুলিতে মনোযোগ দিতে চাই? আমি মোট বার্ষিক উপার্জন দ্বারা সেই পণ্যগুলিকে র‌্যাঙ্ক …

11 time-series  forecasting  forecastability 

আমি আরিমা মডেলগুলিকে আসল টাইম সিরিজে ফিট করেছি এবং সেরা মডেলটি আরিমা (1,1,0)। এখন আমি সেই মডেল থেকে সিরিজটি অনুকরণ করতে চাই। আমি সাধারণ এআর (1) মডেলটি লিখেছি, তবে কীভাবে মডেল এআরআই (1,1,0) এর মধ্যে পার্থক্য সামঞ্জস্য করতে পারি তা বুঝতে পারি না। এআর (1) সিরিজের জন্য নিম্নলিখিত আর কোডটি …

11 r  time-series  arima 

আমি এক্সটেনশিয়াল স্মুথিং ব্যবহার করে খুচরা আইটেমগুলির (সপ্তাহে) পূর্বাভাস দিতে চাই। সেলোনালিটি সূচকগুলি কীভাবে গণনা, সঞ্চয় এবং প্রয়োগ করতে হয় সে সম্পর্কে আমি এখনই আটকে আছি। সমস্যাটি হ'ল আমি যে সমস্ত উদাহরণ পেয়েছি তা এক ধরণের সহজ মৌসুমতার সাথে ডিল করেছি। আমার ক্ষেত্রে আমার নিম্নলিখিত সমস্যাগুলি রয়েছে: ১. প্রতি বছর …

11 time-series  seasonality 

কখনও কখনও স্থির করার জন্য একটি টাইম সিরিয়াকে আলাদা করতে হতে পারে। তবে আমি বুঝতে পারি না যে প্রথম অর্ডারের ডিফারেন্সিং পর্যাপ্ত নয় যখন দ্বিতীয় অর্ডারের ভিন্নতা কীভাবে এটি স্থির করে তুলতে সহায়তা করে। আপনি দ্বিতীয় অর্ডার পৃথক এবং ক্ষেত্রে যেখানে এটি প্রয়োজন জন্য একটি স্বজ্ঞাত ব্যাখ্যা দিতে পারেন?

11 time-series  stationarity 

আমি বুঝতে চেষ্টা করছি যে ওএলএস কেন একটি এআর (1) প্রক্রিয়াটির পক্ষপাতদুষ্ট অনুমানকারী দেয়। বিবেচনা করুন this এই মডেলটিতে, কঠোর লঙ্ঘন করা হয়, যথা এবং পারস্পরিক সম্পর্কযুক্ত তবে এবং । তবে এটি যদি সত্য হয় তবে নীচের সাধারণ ব্যয়টি কেন ধরে না? ytϵt=α+βyt−1+ϵt,∼iidN(0,1).yt=α+βyt−1+ϵt,ϵt∼iidN(0,1). \begin{aligned} y_{t} &= \alpha + \beta y_{t-1} …

11 time-series  least-squares  bias  autoregressive  estimators 

আমার প্রশ্ন হল্ট-উইন্টারস এবং আরিমার মধ্যে ধারণাগত পার্থক্যের আশেপাশে। আমি যতদূর বুঝতে পারি, হল্ট-উইন্টারস আরিমার একটি বিশেষ ঘটনা case কিন্তু যখন একটি অ্যালগরিদম অন্যর চেয়ে বেশি পছন্দ হয়? সম্ভবত হল্ট-উইন্টারস ইনক্রিমেন্টাল এবং তাই একটি ইনলাইন (দ্রুত) অ্যালগরিদম হিসাবে কাজ করে? এখানে কিছু অন্তর্দৃষ্টি প্রত্যাশায়।

11 time-series  arima  exponential-smoothing 

একটি এআর ( ) মডেল বিবেচনা করুন (সরলতার জন্য শূন্য গড় ধরে):ppp xt=φ1xt−1+…+φpxt−p+εtxt=φ1xt−1+…+φpxt−p+εt x_t = \varphi_1 x_{t-1} + \dotsc + \varphi_p x_{t-p} + \varepsilon_t OLS ঔজ্জ্বল্যের প্রেক্ষাপটে মূল্নির্ধারক (সমতূল্য শর্তসাপেক্ষ জন্য সর্বোচ্চ সম্ভাবনা মূল্নির্ধারক) হিসাবে একটি উল্লেখ করা হয়েছে, পক্ষপাতমূলক হিসেবে পরিচিত সাম্প্রতিক থ্রেড ।φ:=(φ1,…,φp)φ:=(φ1,…,φp)\mathbf{\varphi} := (\varphi_1,\dotsc,\varphi_p) (কৌতূহলপূর্ণভাবে, আমি হ্যামিল্টনের …

11 time-series  maximum-likelihood  autoregressive  unbiased-estimator 

আমার একটি টাইম সিরিজ এবং আমি এটি একটি এআরএফআইএমএ (ওরফে ফারিমা) প্রক্রিয়া হিসাবে মডেল করতে চাই। যদি (ভগ্নাংশ) আদেশের সাথে একীভূত হয় , আমি এটিকে স্থির করে তুলতে ভগ্নাংশগত-পার্থক্য করতে চাই।ytyty_tytyty_tddd প্রশ্ন : ভগ্নাংশ-বিভেদ সংজ্ঞায়নের জন্য নীচের সূত্রটি কি সঠিক? Δdyt:=yt−dyt−1+d(d−1)2!yt−2−d(d−1)(d−2)3!yt−3+...+(−1)k+1d(d−1)⋅...⋅(d−k)k!yt−k+...Δdyt:=yt−dyt−1+d(d−1)2!yt−2−d(d−1)(d−2)3!yt−3+...+(−1)k+1d(d−1)⋅...⋅(d−k)k!yt−k+...\Delta^d y_t := y_t - d y_{t-1} + \frac{d(d-1)}{2!} y_{t-2} …

11 time-series  arima  arfima 

আমার কাছে প্রতিদিনের ডেটা দু'বারের সিরিজ রয়েছে। একটি sign-upsএবং terminationsসাবস্ক্রিপশন অন্য । আমি উভয় ভেরিয়েবলের মধ্যে থাকা তথ্য ব্যবহার করে পরবর্তীটির পূর্বাভাস দিতে চাই। এই সিরিজের গ্রাফের দিকে তাকালে এটা স্পষ্ট হয় যে কয়েক মাস আগে সাইন-আপের বহুগুণের সাথে টার্মিনেশনগুলি সম্পর্কযুক্ত। অর্থাৎ, 10 ই মে সাইন-আপগুলি স্পাইকের ফলে 10 ই …

11 r  time-series  seasonality  var 

আমরা স্বতঃ-সংযুক্ত র্যান্ডম মানগুলি তৈরি করার চেষ্টা করছি যা টাইমসরি হিসাবে ব্যবহৃত হবে। আমাদের কাছে বিদ্যমান কোন ডেটা নেই যা আমরা উল্লেখ করি এবং কেবল স্ক্র্যাচ থেকে ভেক্টর তৈরি করতে চাই। একদিকে আমাদের অবশ্যই বিতরণ এবং এর এসডি সহ একটি এলোমেলো প্রক্রিয়া দরকার। অন্যদিকে এলোমেলো প্রক্রিয়াটিকে প্রভাবিত করে স্বতঃসংশোধন বর্ণনা …

11 r  time-series  random-variable  autocorrelation  lags 

আমার দুটি ডেটা সিরিজ রয়েছে যা সময়ের সাথে সাথে মধ্যযুগীয় বয়সের পরিকল্পনা করে। উভয় সিরিজ সময়ের সাথে সাথে মৃত্যুর বর্ধিত বয়সের চিত্র প্রদর্শন করে তবে একের তুলনায় অন্যটি অনেক কম। আমি নির্ধারণ করতে চাই যে নিম্নের নমুনার মৃত্যুবরণে বয়সের বৃদ্ধিটি ওপরের নমুনার তুলনায় উল্লেখযোগ্যভাবে পৃথক কিনা। এখানে বছরের পরে অর্ডার …

11 time-series  correlation  stata 

ক্রস সেকশনাল ডেটা নিয়ে বেশিরভাগ সময় পর্যন্ত কাজ করেছেন এবং খুব সম্প্রতি ব্রাউজ করছেন, প্রবর্তক সময় সিরিজ সাহিত্যের একগুচ্ছ হোঁচট খেয়ে স্ক্যান করা আমি ভাবছি টাইম সিরিজ বিশ্লেষণে কোন ভূমিকাটি ব্যাখ্যাযোগ্য ভেরিয়েবল খেলছে। আমি ডি-ট্রেন্ডিংয়ের পরিবর্তে একটি ট্রেন্ড ব্যাখ্যা করতে চাই । একটি ভূমিকা হিসাবে যা আমি পড়েছি তার বেশিরভাগই …

11 r  time-series  multivariate-analysis 

আমি একবার আউটলাইজারদের সময় সিরিজের ডেটা খুঁজে পেয়ে / সনাক্ত করার পরে তাদের সংশোধন করার কোনও উপায় অনুসন্ধান করার চেষ্টা করছি। কিছু পদ্ধতি, যেমন আর নেনেটারের মতো, বড় / বড় বহিরাগতদের সাথে সময় সিরিজের জন্য কিছু ত্রুটি দেয়। আমি ইতিমধ্যে অনুপস্থিত মানগুলি সংশোধন করতে সক্ষম হয়েছি, তবে বহিরাগতরা এখনও আমার …

10 time-series  forecasting  outliers  winsorizing 

আমি নিম্নলিখিত সময়ের সিরিজের ডেটাগুলিকে seasonতু, প্রবণতা এবং অবশিষ্টাংশের সংমিশ্রণগুলিতে দ্রবীভূত করতে চাই। ডেটাটি একটি বাণিজ্যিক বিল্ডিং থেকে প্রতি ঘন্টা কুলিং এনার্জি প্রোফাইল: TotalCoolingForDecompose.ts <- ts(TotalCoolingForDecompose, start=c(2012,3,18), freq=8765.81) plot(TotalCoolingForDecompose.ts) সুস্পষ্ট দৈনিক এবং সাপ্তাহিক মরসুমের প্রভাবগুলি তাই এর পরামর্শের ভিত্তিতে রয়েছে: একাধিক মৌসুমী উপাদানগুলির সাথে সময় সিরিজটি কীভাবে পচে যায়? , …

10 r  time-series  forecasting  multiple-seasonalities  tbats 

আমি কয়েক বছরের ব্যবধানে এক মিনিটের ব্যবধানে নমুনাযুক্ত এডিডি / ইউএসডি এক্সচেঞ্জ রেট লগের মূল্যমানের সময় সিরিজের জন্য একটি এআরআইএমএ (1,1,1) -গার্চার (1,1) মডেলটি ফিট করেছি, আমাকে দুটিরও বেশি সময় দিয়েছি মডেলটি অনুমান করার জন্য মিলিয়ন ডেটা পয়েন্ট। ডেটাসেটটি এখানে উপলব্ধ । সুস্পষ্টতার জন্য, লগের মূল্যের প্রথম অর্ডারের একীকরণের কারণে …

10 time-series  arima  simulation  garch  finance