প্রশ্ন ট্যাগ «var»

ভেক্টর অটো-রিগ্রেশন, একাধিক টাইম-সিরিজ মডেল / পদ্ধতি। ভিএআর একনোমেট্রিক্সে প্রচলিত, এবং প্রতিটি সময়-সিরিজকে তার নিজস্ব পূর্ববর্তী মানের এবং একই সাথে অন্যান্য সিরিজের প্রতিটি পূর্ববর্তী মানগুলির উপর ভিত্তি করে মডেলিং করার অনুমতি দেয়। সুতরাং, সিরিজ সমান মর্যাদা দেওয়া হয়।

5
সময়-সিরিজ মডেলিংয়ের জন্য রাজ্য-স্থানের মডেলগুলি এবং কালম্যান ফিল্টারগুলির অসুবিধাগুলি কী কী?
রাজ্য-স্থানের মডেল এবং কেএফ এর সমস্ত ভাল বৈশিষ্ট্য দেওয়া, আমি অবাক হই - রাষ্ট্রীয় স্থানের মডেলিং এবং কলম্যান ফিল্টার (বা EKF, UKF বা কণা ফিল্টার) অনুমানের জন্য কী কী অসুবিধাগুলি রয়েছে? আসুন প্রচলিত পদ্ধতি যেমন এরিমা, ভিএআর বা অ্যাড-হক / হিউরিস্টিক পদ্ধতিগুলি বলি methods তারা কি শক্তিশালী করা কঠিন? কোনও …

9
কেন ভেক্টর ত্রুটি সংশোধন মডেল ব্যবহার করবেন?
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 …

2
ভিএআর পূর্বাভাস পদ্ধতি
আমি কোনও সম্পদের দাম সম্পর্কে পূর্বাভাস দেওয়ার জন্য একটি ভিআর মডেল তৈরি করছি এবং আমার পদ্ধতিটি পরিসংখ্যানগত দিক থেকে সঠিক কিনা, আমার অন্তর্ভুক্ত পরীক্ষাগুলি প্রাসঙ্গিক কিনা এবং আমার ইনপুট ভেরিয়েবলের ভিত্তিতে নির্ভরযোগ্য একটি পূর্বাভাস নিশ্চিত করার জন্য যদি আরও বেশি প্রয়োজন হয় তা জানতে চাই। নীচে গ্রেঞ্জার কার্যকারিতা পরীক্ষা করতে …
19 r  forecasting  modeling  var 

1
একটি সংক্ষিপ্ত মাল্টিভারিয়েট সময় সিরিজের পূর্বাভাস দেওয়ার সবচেয়ে মূ .় উপায়
সময়ের 29 তম ইউনিটের জন্য আমাকে নিম্নলিখিত 4 টি ভেরিয়েবলের পূর্বাভাস দিতে হবে। আমার কাছে প্রায় 2 বছরের মূল্যবান historicalতিহাসিক তথ্য রয়েছে, যেখানে 1 এবং 14 এবং 27 সমস্ত একই সময়ের (বা বছরের সময়)। শেষ পর্যন্ত, আমি একটি ওয়াক্সাকা-চোখের ঠুলি শৈলী পচানি করছি , , , এবং ।WWWwdwdwdwcwcwcppp time W …

1
মাল্টিভিয়ারেট জৈবিক সময় সিরিজ: ভিএআর এবং seasonতুসত্তা
জৈবিক এবং পরিবেশগত পরিবর্তনশীল (প্লাস সম্ভবত কিছু বহির্মুখী ভেরিয়েবল) সহ ইন্টারঅ্যাক্টিং সহ আমার বহুবিধ সময় সিরিজ ডেটাসেট রয়েছে। মৌসুমীতার পাশাপাশি ডেটাগুলিতে সুস্পষ্ট দীর্ঘমেয়াদী প্রবণতা নেই। আমার উদ্দেশ্য হ'ল কোন ভেরিয়েবলগুলি একে অপরের সাথে সম্পর্কিত। পূর্বাভাস সত্যিই সন্ধান করা হয় না। সময়-সিরিজ বিশ্লেষণে নতুন হয়ে আমি বেশ কয়েকটি তথ্যসূত্র পড়েছি। আমি …

1
জিবিএম প্যাকেজ বনাম ক্যারেট জিবিএম ব্যবহার করে
আমি ব্যবহার করে মডেল টিউন করছি caret, তবে gbmপ্যাকেজটি ব্যবহার করে আবার মডেল চালাচ্ছি । caretপ্যাকেজটি ব্যবহার করে gbmএবং আউটপুট একই হওয়া উচিত এটি আমার বোধগম্য । যাইহোক, কেবলমাত্র একটি দ্রুত পরীক্ষা চালানো data(iris)মূল্যায়ন মেট্রিক হিসাবে আরএমএসই এবং আর ^ 2 ব্যবহার করে প্রায় 5% এর মডেলের মধ্যে একটি তাত্পর্য …

2
প্রতিদিনের টাইম সিরিজের ডেটাতে কীভাবে মাস থেকে মাসের প্রভাবগুলি মডেল করবেন?
আমার কাছে প্রতিদিনের ডেটা দু'বারের সিরিজ রয়েছে। একটি sign-upsএবং terminationsসাবস্ক্রিপশন অন্য । আমি উভয় ভেরিয়েবলের মধ্যে থাকা তথ্য ব্যবহার করে পরবর্তীটির পূর্বাভাস দিতে চাই। এই সিরিজের গ্রাফের দিকে তাকালে এটা স্পষ্ট হয় যে কয়েক মাস আগে সাইন-আপের বহুগুণের সাথে টার্মিনেশনগুলি সম্পর্কযুক্ত। অর্থাৎ, 10 ই মে সাইন-আপগুলি স্পাইকের ফলে 10 ই …

4
পৃথক সময়ের ইভেন্ট ইতিহাস (বেঁচে থাকা) মডেল আর
আমি আর-তে একটি পৃথক-সময়ের মডেল ফিট করার চেষ্টা করছি তবে কীভাবে এটি করব তা নিশ্চিত নই। আমি পড়েছি যে আপনি বিভিন্ন সারিতে নির্ভরশীল পরিবর্তনশীল, প্রতিটি সময়-পর্যবেক্ষণের জন্য glmএকটি এবং লজিট বা ক্লোগলগ লিঙ্কের সাহায্যে ফাংশনটি ব্যবহার করতে পারেন । এই অর্থে, আমি তিনটি কলাম আছে: ID, Event(1 বা 0, প্রতিটি …
10 r  survival  pca  sas  matlab  neural-networks  r  logistic  spatial  spatial-interaction-model  r  time-series  econometrics  var  statistical-significance  t-test  cross-validation  sample-size  r  regression  optimization  least-squares  constrained-regression  nonparametric  ordinal-data  wilcoxon-signed-rank  references  neural-networks  jags  bugs  hierarchical-bayesian  gaussian-mixture  r  regression  svm  predictive-models  libsvm  scikit-learn  probability  self-study  stata  sample-size  spss  wilcoxon-mann-whitney  survey  ordinal-data  likert  group-differences  r  regression  anova  mathematical-statistics  normal-distribution  random-generation  truncation  repeated-measures  variance  variability  distributions  random-generation  uniform  regression  r  generalized-linear-model  goodness-of-fit  data-visualization  r  time-series  arima  autoregressive  confidence-interval  r  time-series  arima  autocorrelation  seasonality  hypothesis-testing  bayesian  frequentist  uninformative-prior  correlation  matlab  cross-correlation 

1
আমার ভিএআর মডেলগুলি কেন স্থির তথ্যের চেয়ে ননস্টেশনারি ডেটার সাথে আরও ভাল কাজ করছে?
আর্থিক সময় সিরিজের ডেটা মডেল করতে আমি পাইথনের স্ট্যাটাস মডেলগুলি ভিএআর লাইব্রেরি ব্যবহার করছি এবং কিছু ফলাফল আমাকে বিস্মিত করেছে। আমি জানি যে ভিএআর মডেলগুলি সময় সিরিজের ডেটা স্থির বলে ধরে নেয়। আমি অজান্তেই দুটি পৃথক সিকিওরিটির জন্য লগের দামের একটি অ-স্টেশনারি সিরিজের সাথে ফিট করে আশ্চর্যরূপে ফিটেড মান এবং …

6
প্যানেল ডেটা সহ ভেক্টর অটোরগ্রেশন এবং ইমপ্লস রেসপন্স ফাংশন কীভাবে অনুমান করা যায়
আমি ভেক্টর অটো-রিগ্রেশন (ভিএআরএস) এবং ইমপালস রেসপন্স ফাংশন (আইআরএফ) এর উপর ভিত্তি করে 77 77 কোয়ার্টারেরও বেশি 33 জন ব্যক্তির সাথে প্যানেল ডেটার উপর ভিত্তি করে কাজ করছি। এই ধরণের পরিস্থিতি কীভাবে বিশ্লেষণ করা উচিত? এই উদ্দেশ্যে কোন অ্যালগরিদমের অস্তিত্ব রয়েছে? আমি আর এ এই বিশ্লেষণগুলি পরিচালনা করতে পছন্দ করব, …
আমাদের সাইট ব্যবহার করে, আপনি স্বীকার করেছেন যে আপনি আমাদের কুকি নীতি এবং গোপনীয়তা নীতিটি পড়েছেন এবং বুঝতে পেরেছেন ।
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.