প্রশ্ন ট্যাগ «time-series»

আমি সম্প্রতি একটি যক্ষ্মা ক্লিনিকের কাজ শুরু করেছি। আমরা বর্তমানে যে টিবি মামলার চিকিত্সা করছি তার সংখ্যা, পরিচালিত পরীক্ষার সংখ্যা ইত্যাদি নিয়ে আলোচনা করার জন্য আমরা পর্যায়ক্রমে দেখা করি meet আমি এই বিষয়গুলির মডেলিং শুরু করতে চাই যাতে আমরা কেবল অনুমান করি না যে কিছু অস্বাভাবিক কিনা। দুর্ভাগ্যক্রমে, আমি টাইম …

23 r  time-series  poisson-distribution  count-data  epidemiology 

মনোযোগ ব্যবস্থা গত কয়েক বছরে বিভিন্ন ডিপ লার্নিং পেপারগুলিতে ব্যবহৃত হয়েছে। ওপেন এআইয়ের গবেষণার প্রধান ইলিয়া সুটসেকভার তাদের উত্সাহের সাথে তাদের প্রশংসা করেছেন: https ://towardsdatasজ্ঞ.com/the-fall-of-rnn-lstm-2d1594c74ce0 পারডিউ বিশ্ববিদ্যালয়ের ইউজিনিও কুলুরসিলো দাবি করেছেন যে আরএনএন এবং এলএসটিএমগুলি খাঁটি মনোযোগ-ভিত্তিক নিউরাল নেটওয়ার্কের পক্ষে ছেড়ে দেওয়া উচিত: https://towardsdatascience.com/the-fall-of-rnn-lstm-2d1594c74ce0 এটি অতিরঞ্জিত বলে মনে হচ্ছে, তবে …

23 time-series  deep-learning  lstm  rnn  attention 

আমি টাইম সিরিজ সেটিংয়ে মডেল নির্বাচনের বিষয়ে আগ্রহী। সংক্ষিপ্ততার জন্য, ধরুন আমি বিভিন্ন ল্যাগ অর্ডার সহ এআরএমএ মডেলের একটি পুল থেকে একটি এআরএমএ মডেল নির্বাচন করতে চাই। চূড়ান্ত অভিপ্রায় পূর্বাভাস । মডেল নির্বাচন দ্বারা সম্পন্ন করা যেতে পারে ক্রস বৈধতা, তথ্যের মানদণ্ডের ব্যবহার (এআইসি, বিআইসি), অন্যান্য পদ্ধতির মধ্যে। রব জে …

23 time-series  forecasting  cross-validation  model-selection  aic 

দুর্বল স্থিতিশীল সময় সিরিজের স্বতঃসংশ্লিষ্ট সময়ের জন্য আমি সাহিত্যে দুটি সংজ্ঞা পেয়েছি: τএকটি= 1 + 2 ∑কে = 1∞ρটবনামτখ= 1 + 2 ∑কে = 1∞| ρট|τএকটি=1+ +2Σট=1∞ρটবনামτখ=1+ +2Σট=1∞|ρট| \tau_a = 1+2\sum_{k=1}^\infty \rho_k \quad \text{versus} \quad \tau_b = 1+2\sum_{k=1}^\infty \left|\rho_k\right| যেখানে ল্যাগ এ autocorrelation হয়ট। ρট= কোভ [ এক্সটি, এক্সt + …

23 r  time-series  correlation 

আমার একটি টাইম সিরিজ রয়েছে যাতে দ্বৈত মৌসুমী উপাদান থাকে এবং আমি সিরিজটি নিম্নলিখিত সময়ের সিরিজ উপাদানগুলিতে (প্রবণতা, মৌসুমী উপাদান 1, মৌসুমী উপাদান 2 এবং অনিয়মিত উপাদান) বিভক্ত করতে চাই। যতদূর আমি জানি, আরে সিরিজটি পচানোর জন্য এসটিএল পদ্ধতিটি কেবল একটি মৌসুমী উপাদানকে অনুমতি দেয়, তাই আমি সিরিজটি দু'বার পচানোর …

22 r  time-series  forecasting  decomposition  multiple-seasonalities 

সমর্থন ভেক্টর রিগ্রেশন ব্যবহার করে কেউ কি সময় সিরিজের পূর্বাভাসের চেষ্টা করেছে? আমি সমর্থন ভেক্টর মেশিনগুলি বুঝতে পারি এবং সমর্থন ভেক্টর রিগ্রেশন আংশিকভাবে বুঝতে পারি, তবে কীভাবে তারা সময় সিরিজ, বিশেষত মাল্টিভারিয়েট টাইম সিরিজ মডেল করতে ব্যবহৃত হতে পারে তা আমি বুঝতে পারি না। আমি কয়েকটি কাগজপত্র পড়ার চেষ্টা করেছি, …

22 time-series  machine-learning  svm 

মিইন পরম স্কেলড ত্রুটি (এমএএসই) হ'ল কোহেলার অ্যান্ড হেন্ডম্যান (2006) প্রস্তাবিত পূর্বাভাস নির্ভুলতার একটি পরিমাপ । এমএ এসই= এমএ ইএমএ ইi n - s a এম পি এল ই ,n a i v eএমএকজনএসই=এমএকজনইএমএকজনইআমিএন-গুলিএকটিমিপিঠই,এনএকটিআমিবনামইMASE=\frac{MAE}{MAE_{in-sample, \, naive}} যেখানে প্রকৃত পূর্বাভাস দ্বারা উত্পাদিত গড় পরম ত্রুটি; যখন একটি নিরীহ পূর্বাভাস দ্বারা উত্পাদিত …

22 time-series  forecasting  accuracy  mase 

গুচ্ছ বিশ্লেষণ সম্পর্কে আমার একটি প্রশ্ন আছে। 3000 টি সংস্থা রয়েছে, তাদের 5 বছরেরও বেশি সময় ধরে বিদ্যুৎ ব্যবহার অনুযায়ী ক্লাস্টার করতে হয়। প্রতিটি কোম্পানির 5 বছরের মধ্যে প্রতি ঘন্টা জন্য মান আছে। আমি জানতে চাই যে কিছু সময়সীমার মধ্যে কিছু সংস্থার ব্যবহার ক্ষমতাতে একই প্যাটার্ন রয়েছে কিনা। ফলাফলগুলি বিদ্যুতের …

22 time-series  clustering  spss 

আমি বুঝতে পারি যে ক্রস বিভাগীয় ডেটার জন্য মূলত অধ্যক্ষ উপাদান উপাদান বিশ্লেষণ (পিসিএ) প্রয়োগ করা যেতে পারে। সময় ধারাবাহিক পরিবর্তনশীল হিসাবে বছর নির্দিষ্ট করে এবং সাধারণত পিসিএ চালিয়ে পিসিএকে কার্যকরভাবে টাইম সিরিজের ডেটার জন্য ব্যবহার করা যেতে পারে? আমি খুঁজে পেয়েছি যে গতিশীল পিসিএ প্যানেল ডেটার জন্য কাজ করে …

22 time-series  pca 

আমি জানতে চাই যে সময়-সিরিজের শ্রেণিবদ্ধকরণের জন্য কোনও কনভোলশনাল নিউরাল নেটকে প্রশিক্ষণের জন্য কোনও কোড রয়েছে কিনা। আমি সাম্প্রতিক কিছু কাগজপত্র দেখেছি ( http://www.fer.unizg.hr/_download/repository/KDI-Djalto.pdf ) তবে আমি নিশ্চিত না যে এখানে কিছু আছে কিনা বা আমি নিজে কোড দিয়েছি কিনা।

21 time-series  classification  neural-networks  conv-neural-network 

আমি দেখতে চাই যে আমি আমার এসিএফ এবং পিএসিএফ প্লট বিশ্লেষণ করে সঠিক পথে রয়েছি কিনা: পটভূমি: (রেফ: ফিলিপ হান্স ফ্রান্সেস, 1998) এসিএফ এবং পিএসিএফ উভয়ই উল্লেখযোগ্য মানগুলি দেখায়, আমি ধরে নিয়েছি যে একটি এআরএমএ-মডেল আমার প্রয়োজনগুলি পরিবেশন করবে এসিএফটি এমএ-পার্ট, অর্থাৎ কিউ-মানটি অনুমান করতে ব্যবহার করা যেতে পারে, পিএসিএফটি …

21 time-series  model-selection  arma  statsmodels 

আমি বুঝতে পারি যে কোনও প্রক্রিয়া যদি নিজের পূর্ববর্তী মানগুলির উপর নির্ভর করে তবে এটি একটি এআর প্রক্রিয়া। এটি যদি পূর্ববর্তী ত্রুটির উপর নির্ভর করে তবে এটি একটি এমএ প্রক্রিয়া। এই দুটি পরিস্থিতির যে কোনও একটি কখন ঘটবে? কারও কি এমন দৃ example় উদাহরণ রয়েছে যা কোনও প্রক্রিয়াটি এমএ বনাম …

21 time-series  autoregressive  moving-average 

আমি কিছু গবেষণা করছি তবে বিশ্লেষণের পর্যায়ে এসেছি (আমার পরিসংখ্যানের বক্তৃতাগুলিতে আরও মনোযোগ দেওয়া উচিত ছিল)। আমি দুটি যুগপত সংকেত সংগ্রহ করেছি: ভলিউম এবং বুকের প্রসারণের পরিবর্তনের জন্য সংহত প্রবাহের হার। আমি সংকেতগুলির তুলনা করতে চাই এবং শেষ পর্যন্ত বুকের সম্প্রসারণ সংকেত থেকে ভলিউম প্রাপ্ত করার আশা করি। তবে প্রথমে …

21 r  time-series  signal-processing  measurement 

অতীতের পর্যবেক্ষণের ভিত্তিতে সবেমাত্র উপস্থিত হওয়া ডেটা (অর্থাৎ সারি) এর নির্ভরশীল ভেরিয়েবলের মান পূর্বাভাস দেওয়ার জন্য আমি স্ট্রিমিং ডেটা (বহুমাত্রিক সময় সিরিজ) এর প্রসঙ্গে একটি বাইনারি লজিস্টিক রিগ্রেশন মডেলটি ব্যবহার করতে চাই। যতদূর আমি জানি, লজিস্টিক রিগ্রেশন traditionতিহ্যগতভাবে পোস্টমর্টেম বিশ্লেষণের জন্য ব্যবহৃত হয়, যেখানে প্রতিটি নির্ভরশীল পরিবর্তনশীল ইতিমধ্যে সেট করা …

21 r  time-series  logistic 

আমি একটি দৈনিক সময় সিরিজে একটি আরিমা মডেল ফিট করছি। ডেটা 02-01-2010 থেকে 30-07-2011 পর্যন্ত প্রতিদিন সংগ্রহ করা হয় এবং খবরের কাগজ বিক্রয় সম্পর্কে। যেহেতু বিক্রয়ের একটি সাপ্তাহিক প্যাটার্ন পাওয়া যায় (দৈনিক গড় কপি বিক্রি হয় সোমবার থেকে শুক্রবার পর্যন্ত একই হয়, তারপরে শনি ও রবিবার বৃদ্ধি হয়), তাই আমি …

21 r  time-series  arima  seasonality