প্রশ্ন ট্যাগ «time-series»

শ্বেত শব্দ প্রক্রিয়া সংজ্ঞায়নের সর্বোত্তম উপায় কী তাই এটি স্বজ্ঞাত এবং সহজে বোঝা যায়?

25 time-series 

আমি অ্যান্ড্রু মুরের স্ট্যাটিস্টিকাল ডেটা মাইনিং টিউটোরিয়ালগুলির মাধ্যমে আমার পথে কাজ শুরু করেছি (এই ক্ষেত্রে প্রথমে যে কারও পক্ষে উদ্যোগী হওয়ার জন্য অত্যন্ত প্রস্তাবিত)। আমি "টাইম-সিরিজ ভিত্তিক অ্যানোমালি ডিটেকশন অ্যালগরিদমগুলির পরিচিতি ওভারভিউ" শিরোনামে এই অত্যন্ত আকর্ষণীয় পিডিএফটি পড়তে শুরু করেছিলাম যেখানে মুর রোগের প্রাদুর্ভাবগুলি সনাক্ত করতে একটি অ্যালগরিদম তৈরিতে ব্যবহৃত …

25 time-series  outliers  signal-processing  wavelet 

এই খুঁজে পাওয়া কঠিন হতে পারে, কিন্তু আমি পড়তে চাই একটি ভালভাবে ব্যাখ্যা Arima উদাহরণ যে ন্যূনতম গণিত ব্যবহার করে নির্দিষ্ট কেসগুলির পূর্বাভাস দেওয়ার জন্য সেই মডেলটি ব্যবহার করে কোনও মডেল তৈরির বাইরে আলোচনাটি প্রসারিত করে পূর্বাভাস এবং আসল মানগুলির মধ্যে ফিটকে বৈশিষ্ট্যযুক্ত করার জন্য গ্রাফিক্সের পাশাপাশি সংখ্যাগত ফলাফলগুলি ব্যবহার …

25 time-series  arima  intuition 

আমার একটি টাইম সিরিজ রয়েছে এবং আমি এটি সূচনা, শেষ এবং ফ্রিকোয়েন্সি সংরক্ষণ করে সময় সিরিজ হিসাবে রাখার সময় এটিকে সাবসেট করতে চাই। উদাহরণস্বরূপ, ধরা যাক আমার একটি সময় সিরিজ রয়েছে: > qs <- ts(101:110, start=c(2009, 2), frequency=4) > qs Qtr1 Qtr2 Qtr3 Qtr4 2009 101 102 103 2010 104 …

25 r  time-series 

আমি সময় সিরিজ বিশ্লেষণ করার চেষ্টা করছি এবং এই ক্ষেত্রে নতুন। আমার 2006-2009-এর একটি ইভেন্টের দৈনিক গণনা রয়েছে এবং আমি এটিতে একটি টাইম সিরিজের মডেল ফিট করতে চাই। আমি যে অগ্রগতি করেছি তা এখানে: timeSeriesObj = ts(x,start=c(2006,1,1),frequency=365.25) plot.ts(timeSeriesObj) আমি প্রাপ্ত ফলাফলের প্লটটি হ'ল: ডেটাতে seasonতু এবং ট্রেন্ড আছে কিনা তা …

25 r  time-series  seasonality  multiple-seasonalities  tbats  hypothesis-testing  beta-distribution  machine-learning  unsupervised-learning  supervised-learning  reinforcement-learning 

আমি বর্তমানে টুইটারের অ্যানোমালিডিটেকশনটি আর: https://github.com/twitter/AnomalyDtetection এ ব্যবহার করছি । এই অ্যালগরিদম মৌসুমী সহ ডেটাগুলির জন্য সময় সিরিজের অসাধারণ সনাক্তকরণ সরবরাহ করে। প্রশ্ন: এর মতো আর কোনও অ্যালগোরিদম রয়েছে (alityতুতে নিয়ন্ত্রণের বিষয়টি বিবেচনা করে না)? আমি আমার ডেটাতে যতটা সম্ভব সময় সিরিজ অ্যালগরিদমগুলি স্কোর করার চেষ্টা করছি যাতে আমি সেরাটি …

24 r  regression  time-series  anomaly-detection 

নিম্নলিখিত কোড দুটি সময় সিরিজের মধ্যে মিলটি মূল্যায়ন করে: set.seed(10) RandData <- rnorm(8760*2) America <- rep(c('NewYork','Miami'),each=8760) Date = seq(from=as.POSIXct("1991-01-01 00:00"), to=as.POSIXct("1991-12-31 23:00"), length=8760) DatNew <- data.frame(Loc = America, Doy = as.numeric(format(Date,format = "%j")), Tod = as.numeric(format(Date,format = "%H")), Temp = RandData, DecTime = rep(seq(1, length(RandData)/2) / (length(RandData)/2), 2)) require(mgcv) mod1 …

24 r  time-series  data-visualization  gam 

হুবহু একই আকারের দুটি টাইম সিরিজের মধ্যে পারস্পরিক সম্পর্ক গণনা করার সবচেয়ে সহজ উপায় / পদ্ধতি কী? আমি গুণ এবং , এবং গুণন যোগ করার কথা । সুতরাং এই একক সংখ্যাটি যদি ইতিবাচক হয় তবে আমরা কি বলতে পারি যে এই দুটি সিরিজটি পারস্পরিক সম্পর্কযুক্ত? আমি কিছু উদাহরণের কথা ভাবতে …

24 time-series 

আমি পাইথন মডিউলটির সন্ধান করছি যা একটি সময়-সিরিজের পরিবর্তন-পয়েন্ট বিশ্লেষণ করে। বিভিন্ন অ্যালগরিদম রয়েছে এবং আমি প্রত্যেকটি অ্যালগরিদমের হাতছাড়া না করেই তাদের কয়েকটিটির কার্যকারিতা অন্বেষণ করতে চাই। মূলত আমি মত কিছু মডিউল চাই BCP (Bayesian পরিবর্তন পয়েন্ট) অথবা strucchange আর আমি প্যাকেজ Scipy মধ্যে কিছু এটি প্রত্যাশিত কিন্তু আমি কিছুই …

24 time-series  python  change-point 

একটি প্রশ্ন আমি সম্প্রতি জিজ্ঞাসা , আমাকে বলা হয়েছিল যে এটি একটি বড় "কোন-না" ধুসর - হরিদ্রাভ রঙের মিহি মাটির স্তর যা রাইন সঙ্গে দূরদর্শন ছিল। তবে, ফাইটি থারটাইটি ডটকম-এ নেট সিলভারের অতি সাম্প্রতিক নিবন্ধে তিনি নির্বাচনের পূর্বাভাস দেওয়ার জন্য লোস ব্যবহার করে আলোচনা করেছেন। তিনি আক্রমণাত্মক বনাম রক্ষণশীল পূর্বাভাসের …

23 time-series  forecasting  predictive-models  loess  politics 

আইসি হিসাবে কেস ধরে নেওয়া হয় এমন তথ্যের জন্য আমরা সাধারণত পিসিএকে একটি মাত্রিক হ্রাস কৌশল হিসাবে ব্যবহার করি প্রশ্ন: নির্ভরশীল, নন-আইড ডেটার জন্য পিসিএ প্রয়োগ করার ক্ষেত্রে সাধারণত বিশেষ কী কী? আইসি ডেটা ধারণ করে এমন পিসিএর কোন দুর্দান্ত / দরকারী বৈশিষ্ট্য আপোস করা হয় (বা পুরোপুরি হারিয়ে গেছে)? …

23 time-series  pca  non-independent  iid 

আমি বুঝতে পারি আমাদের কোনও স্টেশানবিহীন সময় সিরিজের মডেলিংয়ের জন্য আরিমা ব্যবহার করা উচিত। এছাড়াও, আমি যা কিছু পড়েছি তা এআরএমএ কেবল স্থায়ী সময় সিরিজের জন্য ব্যবহার করা উচিত। আমি যা বোঝার চেষ্টা করছি তা হ'ল, যখন কোনও মডেলকে ভুলভাবে শ্রেণিবদ্ধ করা হয় এবং d = 0এমন কোনও সময় ধারাবাহিকের …

23 r  time-series  arima  stationarity 

আজ সকালে আমি অবাক হয়ে জেগে উঠলাম (এটি গত রাতে খুব বেশি ঘুম পায়নি বলেই হতে পারে): যেহেতু ক্রস-বৈধতা যথাযথ সময়-ধারাবাহিক পূর্বাভাসের মূল ভিত্তি বলে মনে হচ্ছে, "সাধারণভাবে আমার কী মডেলগুলি হওয়া উচিত?" "বিরুদ্ধে বৈধতা বৈধ? আমি কয়েকটি (সহজ) জনকে নিয়ে হাজির হয়েছি, তবে আমি শীঘ্রই বুঝতে পেরেছিলাম তারা হ'ল …

23 time-series  cross-validation  arima 

আর-তে সময় সিরিজ গবেষণা করার সময়, আমি দেখতে পেলাম যে arima কেবলমাত্র সহগের মান এবং ফিটিত মডেলের মানক ত্রুটিগুলি সরবরাহ করে। যাইহোক, আমি সহগের পি-মানও পেতে চাই। আমি কোনও ফাংশন পাইনি যা গোফেরের তাত্পর্য সরবরাহ করে। সুতরাং আমি নিজেই এটি গণনা করতে চাই, তবে সহগের টি বা চিস্ক বিতরণে আমি …

23 r  time-series  chi-squared  arima  parametric 

আর কালাম ফিল্টার ব্যবহার করে টাইম সিরিজের পূর্বাভাস / মসৃণকরণের জন্য কারও কি ভাল উদাহরণ রয়েছে?

23 r  time-series  kalman-filter