প্রশ্ন ট্যাগ «time-series»

আমি আর এর প্রথমদিকে আছি, আপনি কি অনুগ্রহ করে আর পূর্বাভাসের পূর্বাভাস প্যাকেজে এসি ব্যবহার করবেন তা ব্যাখ্যা করতে পারেন ? আমি প্রাথমিক পিরিয়ড এবং স্মুথ ধ্রুবকের সংখ্যা চয়ন করতে চাই। d <- c(3,4,41,10,9,86,56,20,18,36,24,59,82,51,31,29,13,7,26,19,20,103,141,145,24,99,40,51,72,58,94,78,11,15,17,53,44,34,12,15,32,14,15,26,75,110,56,43,19,17,33,26,40,42,18,24,69,18,18,25,86,106,104,35,43,12,4,20,16,8) আমার 70 টি পিরিয়ড রয়েছে, আমি 40 টি পিরিয়ড প্রাথমিক এবং 30 টি নমুনার বাইরে ব্যবহার …

9 r  time-series  forecasting 

ধরুন আমার কাছে 4 টি সম্ভাব্য ইভেন্টের ফ্রিকোয়েন্সিগুলির একটি নমুনা রয়েছে: Event1 - 5 E2 - 1 E3 - 0 E4 - 12 এবং আমার ঘটনার প্রত্যাশিত সম্ভাবনা রয়েছে: p1 - 0.2 p2 - 0.1 p3 - 0.1 p4 - 0.6 আমার চারটি ইভেন্টের পর্যবেক্ষণের ফ্রিকোয়েন্সিগুলির যোগফলের সাথে (18) আমি …

9 r  statistical-significance  chi-squared  multivariate-analysis  exponential  joint-distribution  statistical-significance  self-study  standard-deviation  probability  normal-distribution  spss  interpretation  assumptions  cox-model  reporting  cox-model  statistical-significance  reliability  method-comparison  classification  boosting  ensemble  adaboost  confidence-interval  cross-validation  prediction  prediction-interval  regression  machine-learning  svm  regularization  regression  sampling  survey  probit  matlab  feature-selection  information-theory  mutual-information  time-series  forecasting  simulation  classification  boosting  ensemble  adaboost  normal-distribution  multivariate-analysis  covariance  gini  clustering  text-mining  distance-functions  information-retrieval  similarities  regression  logistic  stata  group-differences  r  anova  confidence-interval  repeated-measures  r  logistic  lme4-nlme  inference  fiducial  kalman-filter  classification  discriminant-analysis  linear-algebra  computing  statistical-significance  time-series  panel-data  missing-data  uncertainty  probability  multivariate-analysis  r  classification  spss  k-means  discriminant-analysis  poisson-distribution  average  r  random-forest  importance  probability  conditional-probability  distributions  standard-deviation  time-series  machine-learning  online  forecasting  r  pca  dataset  data-visualization  bayes  distributions  mathematical-statistics  degrees-of-freedom 

যেহেতু ধ্রুবক বৈকল্পিক অনুমান লঙ্ঘন করা হয় তখন আমরা আরআইএমএ মডেলটি ফিট করতে পারি না, তাই কোন মডেলটি অবিচ্ছিন্ন সময় সিরিজের সাথে ফিট করতে ব্যবহার করা যেতে পারে?

9 time-series  modeling  forecasting  arima 

আমি আরআইএমএতে ফর্ম ব্যবহার করে আরিমা (5,1,2) মডেলটি লাগিয়েছি auto.arima()এবং অর্ডার দিয়ে আমরা বলতে পারি এটি পূর্বাভাসের পক্ষে সেরা মডেল নয়। যদি ডেটা সিরিজে আউটলিয়ারদের উপস্থিত থাকে তবে এই জাতীয় ডেটাতে কোনও মডেল ফিট করার পদ্ধতিটি কী?

9 r  time-series  forecasting  outliers  arima 

নিম্নলিখিত গ্রাফ্ট এই নিবন্ধ থেকে নেওয়া হয়েছে । আমি বুটস্ট্র্যাপে নবাগত এবং R bootপ্যাকেজের সাথে রৈখিক মিশ্র মডেলের জন্য প্যারামিমেট্রিক, সেমিপ্রায়মেট্রিক এবং ননপ্যারমেট্রিক বুটস্ট্র্যাপিং বুটস্ট্র্যাপিং বাস্তবায়নের চেষ্টা করছি । আর কোড আমার Rকোডটি এখানে : library(SASmixed) library(lme4) library(boot) fm1Cult <- lmer(drywt ~ Inoc + Cult + (1|Block) + (1|Cult), data=Cultivation) …

9 r  mixed-model  bootstrap  central-limit-theorem  stable-distribution  time-series  hypothesis-testing  markov-process  r  correlation  categorical-data  association-measure  meta-analysis  r  anova  confidence-interval  lm  r  bayesian  multilevel-analysis  logit  regression  logistic  least-squares  eda  regression  notation  distributions  random-variable  expected-value  distributions  markov-process  hidden-markov-model  r  variance  group-differences  microarray  r  descriptive-statistics  machine-learning  references  r  regression  r  categorical-data  random-forest  data-transformation  data-visualization  interactive-visualization  binomial  beta-distribution  time-series  forecasting  logistic  arima  beta-regression  r  time-series  seasonality  large-data  unevenly-spaced-time-series  correlation  statistical-significance  normalization  population  group-differences  demography 

বিশ্লেষণের জন্য আমার কাছে বেশ জটিল একটি ডেটা সেট রয়েছে এবং আমি এর পক্ষে একটি ভাল সমাধান খুঁজে পাচ্ছি না। জিনিসটি এখানে: 1. কাঁচা তথ্য মূলত পোকামাকড় গানের রেকর্ডিং। প্রতিটি গান বেশ কয়েকটি বিস্ফোরিত এবং প্রতিটি ফর্ম সাব-ইউনিট দিয়ে তৈরি। সমস্ত ব্যক্তি 5 মিনিটের জন্য রেকর্ড করা হয়েছে। বিস্ফোরণের সংখ্যা …

9 time-series  mixed-model  repeated-measures  random-effects-model 

আমি এসএএস এর সাহায্যে একটি পয়েসন জেনারেল অ্যাডিটিভ মডেল ব্যবহার করে কিছু সময়ের সিরিজ ডেটা ফিট করছি PROC GAM। সাধারণভাবে বলতে গেলে, আমি এটির অন্তর্নির্মিত সাধারণ ক্রস-বৈধকরণ পদ্ধতিটি আমার একক স্প্লাইনের জন্য কমপক্ষে একটি শালীন "প্রারম্ভিক বিন্দু" উত্পন্ন করছি যা একক প্যারাম্যাট্রিক শব্দটির সাথে সময়ের একটি অ-লিনিয়ার ফাংশন (আমি প্রথমটি) …

9 time-series  sas  splines  gam 

সাইড শখ হিসাবে, আমি পূর্বাভাস সময় সিরিজ অন্বেষণ করা হয়েছে (বিশেষত, আর ব্যবহার করে)। আমার ডেটাগুলির জন্য, আমার কাছে প্রতিদিন পরিদর্শনের সংখ্যা রয়েছে, প্রতি দিন প্রায় 4 বছর পিছনে যাওয়ার জন্য। এই তথ্যটিতে কিছু স্বতন্ত্র নিদর্শন রয়েছে: সোমবার-শুক্রবার প্রচুর পরিদর্শন (সর্বোচ্চ সোম / মঙ্গল), তবে শনি-সূর্যের তুলনায় মারাত্মকভাবে কম। বছরের …

9 r  time-series  seasonality  forecasting 

আমার পরিমাপের একটি সময় সিরিজ রয়েছে (হাইটস-ওয়ান ডাইমেনশনাল সিরিজ)। পর্যবেক্ষণের সময়কালে পরিমাপ প্রক্রিয়াটি কিছু সময়ের জন্য নিচে নেমে গিয়েছিল। সুতরাং ফলস্বরূপ ডেটা NaNs সহ একটি ভেক্টর যেখানে ডেটার ফাঁক ছিল। ম্যাটল্যাব ব্যবহার করে, স্বতঃসংশ্লিষ্টকরণ ( autocorr) গণনা করার সময় এবং নিউরাল নেটওয়ার্ক ( nnstart) প্রয়োগ করার সময় এটি আমার সমস্যার …

9 time-series  dataset  matlab  autocorrelation  missing-data 

ভূমিকা পূর্বাভাসের সংমিশ্রণে জনপ্রিয় সমাধানগুলির মধ্যে একটি হ'ল কিছু তথ্যের মানদণ্ড প্রয়োগের উপর ভিত্তি করে। উদাহরণস্বরূপ আকাইকে মানদণ্ড গ্রহণ করাএ আইসিঞএকজনআমিসিঞAIC_j মডেল জন্য অনুমান ঞঞj, কেউ এর পার্থক্য গণনা করতে পারে এ আইসিঞএকজনআমিসিঞAIC_j থেকে এ আইসি*=সর্বনিম্নঞএ আইসিঞএকজনআমিসি*=সর্বনিম্নঞএকজনআমিসিঞAIC^* = \min_j{AIC_j}এবং তারপর মডেল আপেক্ষিক সম্ভাব্যতা হিসেবে ব্যাখ্যা করা যেতে পারে সত্য এক …

9 time-series  forecasting  data-transformation  econometrics 

উভয় ভেরিয়েবল (নির্ভরশীল এবং স্বতন্ত্র) স্বতঃসংশ্লিষ্ট প্রভাব দেখায়। ডেটা হ'ল সময়-সিরিজ এবং স্থির আমি যখন চালাচ্ছি তখন রিগ্রেশন অবশিষ্টাংশগুলি পারস্পরিক সম্পর্কযুক্ত নয়। আমার ডার্বিন-ওয়াটসন পরিসংখ্যানগুলি উচ্চতর সমালোচনামূলক মানের চেয়ে বেশি, সুতরাং একটি প্রমাণ রয়েছে যে ত্রুটির শর্তাদি ইতিবাচকভাবে সম্পর্কিত নয়। এছাড়াও আমি যখন ত্রুটিগুলির জন্য এসিএফ প্লট করি তখন মনে …

9 regression  time-series  autocorrelation 

আমি আংশিক স্বতঃসংশোধন ফাংশন (পিএসিএফ) এর জন্য এসএএস এবং এসপিএস যে গণনাটি করে তা প্রতিলিপি করার চেষ্টা করছি। এসএএসে এটি প্রোক আরিমার মাধ্যমে উত্পাদিত হয়। পিএসিএফ মানগুলি হ'ল সিরিজের পিছিয়ে থাকা মানগুলিতে আগ্রহের সিরিজটির একটি স্বাবলম্বীকরণের সহগ। আমার আগ্রহের পরিবর্তনশীল বিক্রয় তাই আমি ল্যাগ 1, লেগ 2 ... লেগ 12 …

9 time-series  autocorrelation  partial 

আমার শোরগোলের সময় সিরিজ রয়েছে যা শূন্য গড় এবং সেই অংশগুলিকে শূন্য গড় ছাড়াই ভাগ করতে হবে। সীমানা যথাসম্ভব যথাযথভাবে সন্ধান করা গুরুত্বপূর্ণ (স্পষ্ট যেখানে সীমাটি নিখুঁতভাবে মিথ্যা বলা কিছুটা বিষয়গত)। আমি মনে করি একটি কুসুম বৈকল্পিক এটি করতে মানিয়ে নেওয়া যেতে পারে তবে যেহেতু কুসুম মূলত একক পরিবর্তনগুলি সন্ধান …

9 time-series  classification  mean  change-point 

ভিএআর (ভেক্টর অটো রিগ্রেশন) এবং মানোভার মধ্যে পার্থক্য কী?

9 time-series  manova  autoregressive 

আমি কাউপারটুইট এবং মেটকালফের লেখা 'ইন্ট্রোডাক্টরি টাইম সিরিজ উইথ আর' বইটি দিয়ে যাচ্ছি। পৃষ্ঠা 36 এর বলছেন লাইন হল: । আমি এখানে পড়েছি আর ফোরাম যে লাইন এ । - 1 / এন ± 2 /এন--√-1/এন±2/এন-1/n \pm 2/\sqrt{n}± 1.96 /এন--√±1.96/এন\pm 1.96/\sqrt{n} আমি নিম্নলিখিত কোডটি চালিয়েছি: b = c(3,1,4,1) acf(b) এবং …

9 r  time-series