প্রশ্ন ট্যাগ «time-series»

শর্ট টাইম-সিরিজ মডেলিং সম্পর্কিত আমার একটি প্রশ্ন রয়েছে। এগুলি মডেল করবেন কিনা তা নয় , তবে কীভাবে। মডেলিংয়ের (খুব) স্বল্প সময়ের সিরিজ (দৈর্ঘ্য বলুন) জন্য আপনি কোন পদ্ধতির প্রস্তাব করবেন ? "সেরা" দ্বারা আমি এখানে সবচেয়ে শক্তিশালী বলতে চাইছি, এটি সীমিত সংখ্যক পর্যবেক্ষণের কারণে ত্রুটিগুলির মধ্যে সবচেয়ে কম প্রবণ। সংক্ষিপ্ত …

35 time-series  forecasting  small-sample 

কাঁচা ডেটাতে বা মডেলের অবশিষ্টাংশগুলিতে স্বতঃসংশোধনের পরীক্ষার জন্য লজং-বক্স পরীক্ষাটি প্রায়শই ব্যবহার করা দেখতে আমার অভ্যস্ত। আমি প্রায় ভুলে গিয়েছিলাম যে অটোক্রেরিলেন্সের জন্য আরেকটি পরীক্ষা রয়েছে, যথা, ব্রুশ-গডফ্রে পরীক্ষা। প্রশ্ন: লাজং-বক্স এবং ব্রুশ-গডফ্রে পরীক্ষার মূল পার্থক্য এবং সাদৃশ্যগুলি কখন এবং অন্যটির তুলনায় কখন একটিকে পছন্দ করা উচিত? (তথ্যসূত্রগুলি স্বাগত। আমি …

35 time-series  hypothesis-testing  autocorrelation 

মন্তব্যসমূহ: প্রথমত আমি নতুন সসটেলিয়ার্স প্যাকেজের লেখককে একটি ধন্যবাদ জানাতে চাই যা চেন এবং লিউর সময় সিরিজের আউটলেট সনাক্তকরণ কার্যকর করে যা ১৯৯৩ সালে ওপেন সোর্স সফ্টওয়্যার আর- তে আমেরিকান স্ট্যাটিস্টিকাল অ্যাসোসিয়েশন জার্নালে প্রকাশিত হয়েছিল ।RRR প্যাকেজটি টাইম সিরিজের ডেটাতে পুনরাবৃত্তভাবে 5 বিভিন্ন ধরণের আউটলিয়ার সনাক্ত করে: অ্যাডিটিভ আউটলেটর (এও) …

35 time-series  forecasting  arima  outliers 

একটি অনুদৈর্ঘ্য নকশা এবং একটি সময় সিরিজের মধ্যে পার্থক্য (গুলি) কি?

35 time-series  panel-data 

আমার কাছে ডেটাগুলির একটি সেট রয়েছে যা কোনও নির্দিষ্ট উপায়ে অর্ডার করা হয়নি তবে যখন প্লট করা হয়েছে স্পষ্টভাবে দুটি স্বতন্ত্র ট্রেন্ড রয়েছে। দুটি সিরিজের মধ্যে স্পষ্ট পার্থক্যের কারণে এখানে একটি সাধারণ লিনিয়ার রিগ্রেশন সত্যই পর্যাপ্ত হবে না। দুটি স্বতন্ত্র রৈখিক ট্রেন্ডলাইন পাওয়ার সহজ উপায় কি আছে? রেকর্ডের জন্য আমি …

34 time-series  python  curve-fitting 

প্রিয় সবাই - আমি এমন কিছু অদ্ভুতভাবে লক্ষ্য করেছি যা আমি ব্যাখ্যা করতে পারি না, পারো? সংক্ষেপে: একটি লজিস্টিক রিগ্রেশন মডেলটিতে একটি আত্মবিশ্বাসের ব্যবধান গণনা করার ম্যানুয়াল পদ্ধতি এবং আর ফাংশনটি confint()বিভিন্ন ফলাফল দেয়। আমি হোসমার এবং লেমশোর প্রয়োগযুক্ত লজিস্টিক রিগ্রেশন (২ য় সংস্করণ) দিয়ে যাচ্ছি । তৃতীয় অধ্যায়ে বিজোড় …

34 r  regression  logistic  confidence-interval  profile-likelihood  correlation  mcmc  error  mixture  measurement  data-augmentation  r  logistic  goodness-of-fit  r  time-series  exponential  descriptive-statistics  average  expected-value  data-visualization  anova  teaching  hypothesis-testing  multivariate-analysis  r  r  mixed-model  clustering  categorical-data  unsupervised-learning  r  logistic  anova  binomial  estimation  variance  expected-value  r  r  anova  mixed-model  multiple-comparisons  repeated-measures  project-management  r  poisson-distribution  control-chart  project-management  regression  residuals  r  distributions  data-visualization  r  unbiased-estimator  kurtosis  expected-value  regression  spss  meta-analysis  r  censoring  regression  classification  data-mining  mixture 

আমার কাছে প্রতি ঘন্টা পরিমাপের চারটি আলাদা সময় সিরিজ রয়েছে: একটি বাড়ির ভিতরে তাপ গ্রাস বাড়ির বাইরে তাপমাত্রা সৌর বিকিরণ বাতাসের গতি আমি বাড়ির ভিতরে তাপ গ্রাহ্য পূর্বাভাস করতে সক্ষম হতে চাই। বার্ষিক ভিত্তিতে এবং প্রতিদিনের ভিত্তিতে উভয়ই একটি স্পষ্ট মৌসুমী প্রবণতা রয়েছে। যেহেতু বিভিন্ন সিরিজের মধ্যে একটি স্পষ্ট সম্পর্ক …

33 time-series  modeling  arima 

আমি সম্প্রতি অনুমানকারীদের জন্য স্ট্যান্ডার্ড ত্রুটি এবং আত্মবিশ্বাসের অন্তরগুলি গণনা করতে বুটস্ট্র্যাপিং কৌশলগুলি ব্যবহার সম্পর্কে শিখেছি। আমি যা শিখেছি তা হ'ল যদি ডেটা আইআইডি হয় তবে আপনি নমুনা ডেটাটিকে জনসংখ্যা হিসাবে বিবেচনা করতে পারেন এবং প্রতিস্থাপনের সাথে নমুনা করতে পারেন এবং এটি আপনাকে পরীক্ষার পরিসংখ্যানের একাধিক সিমুলেশন পেতে অনুমতি দেবে। …

33 time-series  bootstrap 

আমি এই কাগজটি জুড়ে এসেছি যা ট্রেন্ডিংয়ের বিষয়গুলির পূর্বাভাস দেওয়ার জন্য লিঙ্কটি অবিচ্ছিন্ন সনাক্তকরণ ব্যবহার করে এবং এটি আমার কাছে অবিশ্বাস্যরূপে আকর্ষণীয় বলে মনে হয়েছে: কাগজটি হ'ল লিংক অ্যানোমালি ডিটেকশনের মাধ্যমে সামাজিক প্রবাহে উদীয়মান বিষয়গুলি আবিষ্কার করা " । আমি এটি অন্য একটি ডেটা সেটে প্রতিলিপি করতে পছন্দ করব তবে …

32 time-series  machine-learning  outliers  python  change-point 

যাক এবং সাদা গোলমাল প্রসেস করা। আমরা কি বলতে পারি যে অগত্যা একটি সাদা শব্দ প্রক্রিয়া?atata_tbtbtb_tct=at+btct=at+btc_t=a_t+b_t

30 time-series  econometrics  white-noise 

আমি ভেক্টর ত্রুটি সংশোধন মডেল ( ভিসিএম ) সম্পর্কে বিভ্রান্ত । প্রযুক্তিগত পটভূমি: ভিসিএম সংহত বহুভিত্তিক সময়ের সিরিজে ভেক্টর অটোরেগ্রেসিভ মডেল ( ভিএআর ) প্রয়োগ করার সম্ভাবনা সরবরাহ করে । পাঠ্যপুস্তকে তারা সংহত সময়ের সিরিজে ভিএআর প্রয়োগ করতে কিছু সমস্যার নাম লেখায় যার মধ্যে সর্বাধিক গুরুত্বপূর্ণ তথাকথিত স্পিউরিয়াস রিগ্রেশন (টি-পরিসংখ্যান …

30 time-series  forecasting  var  cointegration  vecm 

আমি আর ব্যবহার করছি, আমি Google এ অনুসন্ধান এবং যে শিখেছি kpss.test(), PP.test()এবং adf.test()সময় সিরিজের stationarity সম্পর্কে জানতে ব্যবহার করা হয়। তবে আমি কোনও পরিসংখ্যানবিদ নই, যারা তাদের ফলাফলগুলি ব্যাখ্যা করতে পারে > PP.test(x) Phillips-Perron Unit Root Test data: x Dickey-Fuller = -30.649, Truncation lag parameter = 7, p-value = …

30 r  time-series  stationarity  augmented-dickey-fuller  kpss-test 

টাইম সিরিজ বিশ্লেষণের বিন্দুটি কী? প্রচুর অন্যান্য পরিসংখ্যানগত পদ্ধতি রয়েছে যেমন রিগ্রেশন এবং মেশিন লার্নিংয়ের স্পষ্ট ব্যবহারের ক্ষেত্রে রয়েছে: রিগ্রেশন দুটি ভেরিয়েবলের মধ্যে সম্পর্কের বিষয়ে তথ্য সরবরাহ করতে পারে, তবে মেশিন লার্নিং পূর্বাভাসের পক্ষে দুর্দান্ত। তবে ইতিমধ্যে, আমি দেখতে পাচ্ছি না কোন সিরিজের বিশ্লেষণ ভাল for অবশ্যই, আমি একটি আরিমা …

29 time-series  arima 

আমাদের একটি প্রাথমিক সতর্কতা ব্যবস্থা দরকার। আমি এমন একটি সার্ভারের সাথে কথা বলছি যা বোঝার মধ্যে পারফরম্যান্স সমস্যা রয়েছে issues টাইমস্ট্যাম্পের পাশাপাশি একটি ডাটাবেসে ত্রুটিগুলি রেকর্ড করা হয়। কিছু ম্যানুয়াল হস্তক্ষেপ পদক্ষেপ রয়েছে যা সার্ভার লোড হ্রাস করতে নেওয়া যেতে পারে, তবে কেবল কেউ যদি সমস্যা সম্পর্কে অবগত থাকে ... …

29 time-series  real-time 

আমি বিভিন্ন কোভেরিয়েটসের সাথে এআরএমএক্স মডেলের ফিট করতে পূর্বাভাস প্যাকেজে অটো.রিমা () ফাংশনটি ব্যবহার করি । যাইহোক, আমার প্রায়শই নির্বাচন করতে প্রচুর পরিমাণে ভেরিয়েবল থাকে এবং সাধারণত একটি চূড়ান্ত মডেল থাকে যা সেগুলির একটি সাবসেট নিয়ে কাজ করে। পরিবর্তনশীল নির্বাচনের জন্য অ্যাড-হক কৌশলগুলি আমি পছন্দ করি না কারণ আমি মানব …

29 r  time-series  lasso  regularization  elastic-net