প্রশ্ন ট্যাগ «time-series»

আমি কিছু খুব গোলমাল দীর্ঘমেয়াদী ডেটাতে চেষ্টা করার চেষ্টা করার চেষ্টা করছি find তথ্যটি মূলত এমন কোনও কিছুর সাপ্তাহিক পরিমাপ যা প্রায় 8 মাসের সময়কালে প্রায় 5 মিমি স্থানান্তরিত করে। ডেটাটি 1 মিমি যথার্থ হয় এবং এক সপ্তাহে নিয়মিত +/- 1 বা 2 মিমি পরিবর্তিত হয় খুব গোলমাল। আমাদের কাছে …

10 time-series  data-mining  signal-processing  trend 

আমি যখন কলম্যান ফিল্টার সম্পর্কে পড়া শুরু করি তখন এটি ভেবেছিল যে এটি আরিমা মডেলের একটি বিশেষ ক্ষেত্রে (যথা আরিমা (0,1,1))। তবে বাস্তবে মনে হয় পরিস্থিতি আরও জটিল। সবার আগে, আরিমা পূর্বাভাসের জন্য এবং কলম্যান ফিল্টার ফিল্টারিংয়ের জন্য ব্যবহার করা যেতে পারে। কিন্তু তারা কি নিবিড়ভাবে সম্পর্কিত নয়? প্রশ্ন: আরিমা …

10 time-series  bayesian  arima  kalman-filter 

আমি যে সমস্যাটি নিয়ে কাজ করছি তা হ'ল সময় সিরিজের মানগুলির পূর্বাভাস। আমি এক সময় এক সময় সিরিজ দেখছি এবং উদাহরণস্বরূপ ইনপুট ডেটার 15% এর উপর ভিত্তি করে, আমি এর ভবিষ্যতের মানগুলি পূর্বাভাস দিতে চাই। এখন পর্যন্ত আমি দুটি মডেল জুড়ে এসেছি: LSTM (দীর্ঘ স্বল্পমেয়াদী মেমরি; পুনরাবৃত্ত নিউরাল নেটওয়ার্কগুলির একটি …

10 time-series  forecasting  references  arima  lstm 

বর্তমানে আমি টাইম সিরিজের ডেটা (মাসিক ডেটা) পূর্বাভাস দেওয়ার জন্য একটি প্রকল্পে কাজ করছি। আমি পূর্বাভাসটি করতে আর ব্যবহার করছি। আমার কাছে 1 নির্ভরশীল ভেরিয়েবল (y) এবং 3 স্বতন্ত্র ভেরিয়েবল (x1, x2, x3) রয়েছে। Y ভেরিয়েবলের 73 টি পর্যবেক্ষণ রয়েছে, এবং অন্যান্য 3 ভেরিয়েবল (অলস 73) রয়েছে। জানুয়ারী ২০০৯ থেকে …

10 time-series  multiple-regression  forecasting  lags 

শার্প অনুপাত বা তথ্য অনুপাতের তাত্পর্য পরীক্ষা করার সঠিক উপায় কী? শার্প অনুপাত বিভিন্ন ইক্যুইটি সূচকের ভিত্তিতে তৈরি হবে এবং ভেরিয়েবল লুক-ব্যাক পিরিয়ড থাকতে পারে। আমি বর্ণিত একটি সমাধানটি কেবল স্টুডেন্ট টি-টেস্ট প্রয়োগ করে, চেহারাটি ফিরে আসার দৈর্ঘ্যের সাথে ডিএফ সেট করে। নিম্নলিখিত উদ্বেগের কারণে আমি উপরোক্ত পদ্ধতিটি প্রয়োগ করতে …

10 time-series  statistical-significance  mean  finance  ratio 

জেনারেলাইজড লিনিয়ার মডেলগুলি যেমন স্বয়ংক্রিয় প্রাসঙ্গিকতা নির্ধারণ (এআরডি) এবং রিজ রিগ্রেশন ব্যবহারের ক্ষেত্রে পার্থক্যগুলি কী? কখন জিএলএম ব্যবহার করতে হবে এবং কখন সময় সিরিজ ব্যবহার করতে হবে তার কোনও থাম্বের কোনও নিয়ম রয়েছে?

10 time-series  generalized-linear-model  forecasting 

আমার বেশ কয়েকটি সময়-সিরিজের ডেটাসেটগুলিতে অসাধারণ সনাক্তকরণ কার্যকর করতে হবে। আমি এর আগে কখনও করিনি এবং কিছু পরামর্শের আশা করছিলাম। আমি অজগর নিয়ে খুব আরামদায়ক, তাই আমি সমাধানটি এর মধ্যে প্রয়োগ করা পছন্দ করবো (আমার কোডের বেশিরভাগ অংশ আমার কাজের অন্যান্য অংশের জন্য পাইথন) is ডেটাটির বিবরণ: এটি মাসিক সময়-সিরিজের …

10 machine-learning  time-series  python  computational-statistics  anomaly-detection 

আমি কেবল যাচাই করতে চাই যে আমি এসিএফ এবং পিএসিএফ প্লটগুলি সঠিকভাবে ব্যাখ্যা করছি: ডেটা প্রকৃত ডেটা পয়েন্ট এবং একটি এআর (1) মডেল ব্যবহার করে উত্পন্ন অনুমানের মধ্যে উত্পন্ন ত্রুটির সাথে মিলে যায়। আমি এখানে উত্তরটি তাকিয়েছি: এসিএফ এবং পিএসিএফ পরিদর্শনের মাধ্যমে এআরএমএ সহগের অনুমান করুন পড়ার পরে মনে হচ্ছে …

10 time-series  arima  interpretation  autocorrelation  acf-pacf 

আমি আর ব্যবহার করে টাইম সিরিজ বিশ্লেষণ করছি I আমাকে আমার ডেটা ট্রেন্ড, মরসুমী এবং এলোমেলো উপাদানগুলিতে দ্রবীভূত করতে হবে। আমার কাছে 3 বছর সাপ্তাহিক ডেটা রয়েছে। আমি আর দুই ফাংশন পাওয়া যায় - stl()এবং decompose()। আমি পড়েছি এটি stl()গুণক পচন জন্য ভাল নয়। এই ফাংশনগুলি কোন দৃশ্যে ব্যবহার করা …

10 r  time-series 

প্রথমত: আমি যা বুঝতে পেরেছি সেগুলি থেকে বুটস্ট্র্যাপিং অবশিষ্টাংশগুলি নিম্নলিখিত হিসাবে কাজ করে: ডেটা মাপসই মডেল অবশিষ্টগুলি গণনা করুন অবশিষ্টগুলি পুনরায় নমুনা করুন এবং তাদের 1 এ যুক্ত করুন। 3 থেকে নতুন ডেটাসেটে মডেল ফিট করুন। পুনরাবৃত্তি nবার করুন, কিন্তু সর্বদা 1 থেকে পুনরায় সজ্জিত অবশিষ্টাংশ যুক্ত করুন। এখনও কি …

10 time-series  matlab  bootstrap  residuals 

আমি আর-তে একটি পৃথক-সময়ের মডেল ফিট করার চেষ্টা করছি তবে কীভাবে এটি করব তা নিশ্চিত নই। আমি পড়েছি যে আপনি বিভিন্ন সারিতে নির্ভরশীল পরিবর্তনশীল, প্রতিটি সময়-পর্যবেক্ষণের জন্য glmএকটি এবং লজিট বা ক্লোগলগ লিঙ্কের সাহায্যে ফাংশনটি ব্যবহার করতে পারেন । এই অর্থে, আমি তিনটি কলাম আছে: ID, Event(1 বা 0, প্রতিটি …

10 r  survival  pca  sas  matlab  neural-networks  r  logistic  spatial  spatial-interaction-model  r  time-series  econometrics  var  statistical-significance  t-test  cross-validation  sample-size  r  regression  optimization  least-squares  constrained-regression  nonparametric  ordinal-data  wilcoxon-signed-rank  references  neural-networks  jags  bugs  hierarchical-bayesian  gaussian-mixture  r  regression  svm  predictive-models  libsvm  scikit-learn  probability  self-study  stata  sample-size  spss  wilcoxon-mann-whitney  survey  ordinal-data  likert  group-differences  r  regression  anova  mathematical-statistics  normal-distribution  random-generation  truncation  repeated-measures  variance  variability  distributions  random-generation  uniform  regression  r  generalized-linear-model  goodness-of-fit  data-visualization  r  time-series  arima  autoregressive  confidence-interval  r  time-series  arima  autocorrelation  seasonality  hypothesis-testing  bayesian  frequentist  uninformative-prior  correlation  matlab  cross-correlation 

আমি একটি টাইম সিরিজ বিশ্লেষণ বইটি পড়ছি এবং নমুনা স্বতঃবর্তনের জন্য সূত্রটি বইটিতে সংজ্ঞায়িত করা হয়েছে: γˆ( এইচ ) =এন- 1Σt = 1n - h(এক্সt + h-এক্স¯) (এক্সটি-এক্স¯)γ^(h)=n−1∑t=1n−h(xt+h−x¯)(xt−x¯)\widehat{\gamma}(h) = n^{-1}\displaystyle\sum_{t=1}^{n-h}(x_{t+h}-\bar{x})(x_t-\bar{x}) সাথেজন্য । গড়।γˆ( - এইচ ) =γˆ( জ )γ^(−h)=γ^(h)\widehat{\gamma}(-h) = \widehat{\gamma}(h)\;জ = 0 , 1 , । । । , …

10 time-series  probability  mathematical-statistics 

আমি stats.stackexchange এই প্রশ্নের উত্তর পরীক্ষা করে দেখেছি: পরিসংখ্যানের ইতিহাস সরবরাহকারী ভাল সংস্থানগুলি কী কী? প্রকৃতপক্ষে, স্টিলগার বইটি "স্ট্যাটিস্টিকস অন টেবিল" দুর্দান্ত দেখাচ্ছে এবং আমি এটি পড়ার অপেক্ষায় রয়েছি। তবে আমি আধুনিক আরিমা মডেলগুলির বিকাশে আরও আগ্রহী। আমি মনে করি আমার শুনে শুনে মনে হয়েছে যে ডাব্লুডাব্লুআইআই এর চারপাশে আর্টিলারি …

10 time-series  references  arima  history 

নিম্নলিখিত উদাহরণে আমার কাছে একটি ডেটা ফ্রেম রয়েছে যা সমুদ্রের 5 গভীরতায় রেকর্ড করা জলের তাপমাত্রা পরিমাপের একটি সময় সিরিজ নিয়ে গঠিত যেখানে প্রতিটি মান Tempতারিখের সাথে DateTimeগভীরতার সাথে মিল রয়েছে Depth। set.seed(1) Temp <- rnorm(43800,sd=20) AirT <- rnorm(8760,sd=20) Depth <- c(1:5) DateTime = seq(from=as.POSIXct("2010-01-01 00:00"), to=as.POSIXct("2010-12-31 23:00"), length=8760) Time …

10 r  time-series  correlation  similarities 

এটি অবশ্যই উপস্থিত হবে --- 0 থেকে 1 এর মধ্যে আটকে থাকা বিষয়গুলির পূর্বাভাস। আমার ধারাবাহিকতায়, আমি একটি অটো-রিগ্রেশন উপাদান এবং একটি গড়-ফেরত দেওয়ার উপাদানকেও সন্দেহ করি, তাই আমি এমন কিছু চাই যা আমি আরিমার মতো ব্যাখ্যা করতে পারি --- তবে আমি ভবিষ্যতে এটি 1000% এ নামাতে চাই না don't …

10 time-series  forecasting  logistic  arima  beta-regression