প্রশ্ন ট্যাগ «time-series»

আমি সময় সিরিজের একটি বই পড়ছি এবং আমি নিম্নলিখিত অংশে আমার মাথা আঁচড়ানো শুরু করেছি: কেউ আমার জন্য অন্তর্দৃষ্টি ব্যাখ্যা করতে পারেন? আমি এই পাঠ্য থেকে এটি পেতে পারে না। আমাদের কেন প্রক্রিয়াটি অবিচ্ছিন্ন হতে হবে? এখানে বড় ছবি কি? কোন সাহায্যের জন্য আপনাকে ধন্যবাদ। আমি এই স্টাফটিতে নতুন তাই …

19 time-series  arma 

দুটি জনসংখ্যার সন্ধানের সময় তাত্পর্যপূর্ণ একটি সাধারণ পরীক্ষা হ'ল যদি সম্ভব হয় তবে টি-টেস্ট, জোড় করা টি-টেস্ট। এটি ধরে নেওয়া হয় যে বিতরণটি স্বাভাবিক। এমন কি সরলকরণ অনুমান রয়েছে যা একটি সময়ের সিরিজের জন্য একটি তাত্পর্য পরীক্ষা করে? বিশেষত আমাদের দুটি ইঁদুরের মোটামুটি ছোট জনসংখ্যা রয়েছে যা আলাদাভাবে চিকিত্সা করা …

19 time-series  hypothesis-testing  statistical-significance 

আমি বহুবার দেখেছি লোকজন ডিকি-ফুলার পরীক্ষায় নালকে প্রত্যাখ্যান করে , এবং তারপরে দাবি করে যে এটি দেখায় যে তাদের সিরিজটি স্থিতিশীল (দুর্ভাগ্যক্রমে, আমি এই দাবির উত্সগুলি প্রদর্শন করতে পারি না, তবে আমি কল্পনা করি যে এখানে একই রকম দাবি রয়েছে এবং সেখানে এক বা অন্য জার্নাল)। আমি যুক্তি দিচ্ছি যে …

18 time-series  unit-root  stationarity  augmented-dickey-fuller 

উইলিয়াম ব্রিগসের ব্লগে বেশ পুরাতন পোস্ট রয়েছে যা তথ্য স্মুথ করার অসুবিধাগুলি দেখে এবং সেই স্মুথড ডেটা বিশ্লেষণের মাধ্যমে নিয়ে যায়। মূল যুক্তিটি হ'ল: যদি, ক্ষিপ্ততার মুহুর্তে, আপনি মসৃণ সময় সিরিজের ডেটা করেন এবং আপনি অন্যান্য বিশ্লেষণের ইনপুট হিসাবে এটি ব্যবহার করেন, আপনি নিজেকে বোকা হওয়ার সম্ভাবনা নাটকীয়ভাবে বাড়িয়ে তোলেন! …

18 time-series  smoothing 

আমি সময় সিরিজের ডেটাগুলিতে পরিবর্তনগুলি সনাক্ত করতে চাই, যার সাধারণত একই আকার থাকে। এখন পর্যন্ত আমি changepointআর এর জন্য প্যাকেজ cpt.mean(), cpt.var()এবং cpt.meanvar()ফাংশনগুলির সাথে কাজ করেছি । cpt.mean()PELT পদ্ধতিটি যখন ডেটা সাধারণত একটি স্তরে থাকে তখন ভাল কাজ করে। তবে আমি আরোহণের সময় পরিবর্তনগুলিও সনাক্ত করতে চাই। পরিবর্তনের উদাহরণ, আমি …

18 r  time-series  change-point  structural-change 

আমার কাছে টাইম সিরিজের ডেটা রয়েছে এবং ডেটা ফিট করার জন্য আমি মডেল হিসাবে একটি ব্যবহার করেছি । একটি সূচক দৈব চলক পারেন যে 0 (যখন আমি বিরল ঘটনা দেখুন) (যখন আমি একটি বিরল ঘটনা দেখতে না পান) অথবা 1। আমার পূর্ববর্তী পর্যবেক্ষণগুলির ভিত্তিতে আমি ভেরিয়েবল দৈর্ঘ্য মার্কভ চেইন পদ্ধতি …

18 time-series  forecasting  simulation 

কেন "টাইম সিরিজ" বলা হয়? সিরিজ মানে একটি ক্রমের যোগফল। কেন এটি সময়ের সিরিজ নয়, সময় ক্রম নয়? সময় কি স্বাধীন পরিবর্তনশীল?

17 time-series  self-study  references  terminology 

আমার দুটি টাইম-সিরিজ রয়েছে: বাজার ঝুঁকি প্রিমিয়ামের জন্য একটি প্রক্সি (ইআরপি; লাল রেখা) ঝুঁকিমুক্ত হার, সরকারী বন্ড দ্বারা নক্সা (নীল রেখা) আমি পরীক্ষা করতে চাই যদি ঝুঁকি-মুক্ত হার ইআরপি ব্যাখ্যা করতে পারে। এর মাধ্যমে, আমি মূলত Tsay (2010, তৃতীয় সংস্করণ, পৃষ্ঠা 96) এর পরামর্শ অনুসরণ করেছি: আর্থিক সময় সিরিজ: লিনিয়ার …

17 regression  time-series 

এটি বক্স-জেনকিনস এমএ মডেলগুলির একটি প্রাথমিক প্রশ্ন। আমি বুঝতে পারছি যে, একটি এম এ মডেল মূলত সময় সিরিজের একটি রৈখিক রিগ্রেশনের হয় মান YYY পূর্ববর্তী ত্রুটি নিয়মের বিরোধী et,...,et−net,...,et−ne_t,..., e_{t-n} । অর্থাৎ, পর্যবেক্ষণ YYY এর পূর্ববর্তী মানগুলি বিরুদ্ধে প্রথমে প্রতিরোধ করা হয় । । । , ওয়াই টি - এনYt−1,...,Yt−nYt−1,...,Yt−nY_{t-1}, …

17 regression  time-series  arima  box-jenkins 

ভাইরাস সংবহন (2002 সালে মার্কিন যুক্তরাষ্ট্রে ওয়েস্ট নীল ভাইরাস এর মত) বা লোকের প্রতিরোধের হ্রাস বা খাদ্য বা জলের দূষণ বা সংক্রমণের কারণে বা মৃত্যুর সংখ্যায় বৃদ্ধি এবং সংক্রমণের ঘটনা ঘটে মশা। এই মহামারীটি প্রতি 1 থেকে 5 বছর অন্তর হতে পারে এমন বিদেশী হিসাবে উপস্থিত হবে। এই আউটলিয়ারগুলি সরিয়ে …

17 time-series  forecasting  epidemiology  outliers 

আমি আশা করছি যে আমি এই প্রশ্নটি সঠিকভাবে জিজ্ঞাসা করতে পারি। আমার প্লে-বাই-প্লে ডেটাতে অ্যাক্সেস রয়েছে, সুতরাং এটি সর্বোত্তম পদ্ধতির এবং ডেটা সঠিকভাবে তৈরির সাথে সম্পর্কিত একটি সমস্যা। আমি যা করতে চাই তা হ'ল নিয়মকানুনে স্কোর এবং সময় বাকি রেখে কোনও এনএইচএল গেম জয়ের সম্ভাবনা গণনা করা। আমি অনুমান করি …

17 time-series  probability  logistic 

আমি একটি অ্যালগরিদম তৈরি করতে চাই যা যে কোনও সময় সিরিজ বিশ্লেষণ করতে সক্ষম হবে এবং বিশ্লেষিত সময় সিরিজের ডেটার জন্য "স্বয়ংক্রিয়ভাবে" সেরা traditionalতিহ্যবাহী / স্টেটিসিকাল পূর্বাভাস পদ্ধতি (এবং এর পরামিতি) চয়ন করতে পারে। এরকম কিছু করা কি সম্ভব? যদি হ্যাঁ, তবে আপনি কীভাবে এটির কাছে যেতে পারেন সে সম্পর্কে …

17 time-series  forecasting  python 

সময় সিরিজের পূর্বাভাসের জন্য পুনরাবৃত্তি নিউরাল নেটওয়ার্কগুলি ব্যবহার করার বিষয়ে চিন্তাভাবনা। এআরএমএ এবং এআরআইএমএ মডেলগুলি লিনিয়ার অটো-রিগ্রেশন ব্যবহারের তুলনায় এগুলি মূলত এক ধরণের সাধারণ অ-লিনিয়ার অটো-রিগ্রেশন বাস্তবায়ন করে implement যদি আমরা অ-রৈখিক অটো-রিগ্রেশন সম্পাদন করে থাকি তবে কি এখনও সময় সিরিজটি স্থির হওয়া প্রয়োজন এবং এটি কি আমরা আরিমা মডেলগুলিতে …

17 time-series  autoregressive  nonlinear  stationarity 

দ্রাঘিমাংশ সম্পর্কিত তথ্য সম্পর্কে কথা বলার সময় আমরা একই বিষয় / অধ্যয়ন ইউনিট থেকে বারবার সংগৃহীত তথ্যগুলি বারবার উল্লেখ করতে পারি, সুতরাং একই বিষয়টির মধ্যে পর্যবেক্ষণের জন্য পারস্পরিক সম্পর্ক রয়েছে, অর্থাত্-বিষয়গুলির মধ্যে মিল রয়েছে। সময়-সিরিজের ডেটা সম্পর্কে কথা বলার সময়, আমরা বেশ কয়েকটি সময়ের মধ্যে সংগৃহীত ডেটাগুলিও উল্লেখ করি এবং …

17 time-series  terminology  panel-data 

আমার কিছু সংখ্যক ফ্রিকোয়েন্সি ডেটা রয়েছে। একটি লাইন দেখে মনে হচ্ছে এটি ডেটা অত্যন্ত ভাল ফিট করে তবে লাইনে চক্র / পর্যায়ক্রমিক উইগল রয়েছে। আমি অনুমান করতে চাই যে কখন ক্রমসংক্রান্ত ফ্রিকোয়েন্সি একটি নির্দিষ্ট মান সিতে পৌঁছাবে । যখন আমি অবশিষ্টাংশ বনাম ফিটেড মানগুলি প্লট করি তখন আমি একটি সুন্দর …

17 time-series  regression