Eu tenho alguns dados que gostaria de suavizar para que os pontos suavizados diminuam monotonicamente. Meus dados diminuem acentuadamente e depois começam a se espalhar. Aqui está um exemplo usando R df <- data.frame(x=1:10, y=c(100,41,22,10,6,7,2,1,3,1)) ggplot(df, aes(x=x,...
Eu recentemente implementei um filtro Kalman no exemplo simples de medir uma posição de partículas com velocidade e aceleração aleatórias. Descobri que o filtro Kalman funcionava bem, mas então me perguntei qual era a diferença entre isso e apenas fazer uma média móvel. Descobri que, se eu usasse...
Preciso estimar a função densidade com base em um conjunto de observações usando o estimador de densidade do kernel. Com base no mesmo conjunto de observações, também preciso estimar a primeira e a segunda derivada da densidade usando as derivadas do estimador de densidade do núcleo. A largura de...
Estou tentando descobrir como controlar os parâmetros de suavização em um modelo mgcv: gam. Eu tenho uma variável binomial que estou tentando modelar principalmente como uma função das coordenadas xey em uma grade fixa, além de outras variáveis com influências menores. No passado, eu construí um...
Estou criando um aplicativo para Android que registra dados do acelerômetro durante o sono, para analisar as tendências do sono e, opcionalmente, acordar o usuário perto do tempo desejado durante o sono leve. Já construí o componente que coleta e armazena dados, além do alarme. Eu ainda preciso...
Preciso automatizar a previsão de séries temporais e não conheço antecipadamente os recursos dessas séries (sazonalidade, tendência, ruído etc.). Meu objetivo não é obter o melhor modelo possível para cada série, mas evitar modelos muito ruins. Em outras palavras, obter pequenos erros toda vez...
Como é definida a variação de longo prazo no domínio da análise de séries temporais? Eu entendo que é utilizado no caso de haver uma estrutura de correlação nos dados. Assim, o nosso processo estocástico não seria uma família de X1,X2…X1,X2…X_1, X_2 \dots iid variáveis aleatórias, mas sim apenas...
Eu tenho alguns dados que eu uso suave loess. Eu gostaria de encontrar os pontos de inflexão da linha suavizada. Isso é possível? Tenho certeza que alguém criou um método sofisticado para resolver isso ... quero dizer ... afinal, é R! Estou bem com a alteração da função de suavização que uso. Eu...
Depois de passar por uma matemática um pouco concisa, acho que tenho uma leve intuição da estimativa da densidade do núcleo. Mas também estou ciente de que estimar a densidade multivariada para mais de três variáveis pode não ser uma boa ideia, em termos das propriedades estatísticas de seus...
Eu tenho uma trajetória de um objeto em um espaço 2D (uma superfície). A trajetória é dada como uma sequência de (x,y)coordenadas. Sei que minhas medições são barulhentas e às vezes tenho discrepâncias óbvias. Então, eu quero filtrar minhas observações. Tanto quanto eu entendi o filtro Kalman, ele...
Estou saindo dessa pergunta , caso alguém queira seguir a trilha. Basicamente, eu tenho um conjunto de dados ΩΩ\Omega composto por NNN objetos em que cada objeto tem um determinado número de valores medidos anexados (dois neste
Recentemente, atualizei meus conhecimentos de previsão enquanto trabalhava em algumas previsões mensais no trabalho e lia o livro de Rob Hyndman, mas o único lugar em que estou lutando é quando usar um modelo de suavização exponencial versus um modelo ARIMA. Existe uma regra prática em que você...
Estou usando o Bayes para resolver um problema de cluster. Depois de fazer alguns cálculos, acabo com a necessidade de obter a razão de duas probabilidades: P(A)/P(B)P(A)/P(B)P(A)/P(B) para obter P(H|D)P(H|D)P(H|D) . Essas probabilidades são obtidas pela integração de dois KDEs multivariados 2D...
Eu apenas pensei em uma maneira pura (não necessariamente boa) de criar estimativas de densidade unidimensional e minha pergunta é: Esse método de estimativa de densidade tem um nome? Caso contrário, é um caso especial de algum outro método na literatura? Aqui está o método: Nós temos um vector...
Ao visualizar dados unidimensionais, é comum usar a técnica de Estimativa de densidade do kernel para contabilizar larguras de compartimento escolhidas incorretamente. Quando meu conjunto de dados unidimensional tem incertezas de medição, existe uma maneira padrão de incorporar essas...
Eu tenho uma pergunta geral. Recentemente, acabei de aprender Expansão e Regularização Básica. Existem várias técnicas interessantes, incluindo: spline cúbico, spline natural, spline b e spline de suavização . A questão é: quais são os prós e os contras (se houver) do spline de suavização em...
Eu tenho uma situação em que sou capaz de estimar (o primeiro) momentos de um conjunto de dados e gostaria de usá-lo para produzir uma estimativa da função de densidade.kkk Eu já me deparei com a distribuição da Pearson , mas percebi que ela depende apenas dos 4 primeiros momentos (com algumas...
No artigo da wikipedia sobre suavização de Laplace (ou suavização aditiva), diz-se que, do ponto de vista bayesiano, isso corresponde ao valor esperado da distribuição posterior, usando uma distribuição simétrica de Dirichlet com o parâmetro como anterior.αα\alpha Estou confuso sobre como isso...
Eu tenho que calcular a estimativa de densidade de kernel 2d (kde) a partir de uma lista de coordenadas de latitude e longitude. Mas um grau em latitude não é a mesma distância que um grau em longitude, isso significa que os núcleos individuais seriam ovais, especialmente quanto mais longe o ponto...
Minha pergunta é sobre a diferença conceitual entre Holt-Winters e ARIMA. Pelo que entendi, Holt-Winters é um caso especial do ARIMA. Mas quando um algoritmo é preferido em relação ao outro? Talvez Holt-Winters seja incremental e, portanto, sirva como um algoritmo em linha (mais rápido)? Ansioso...