Séries temporais são dados observados ao longo do tempo (em tempo contínuo ou em períodos discretos).
Comecei pela análise de séries temporais de Hamilton, mas estou perdido sem esperança. Este livro é realmente muito teórico para eu aprender sozinho. Alguém tem uma recomendação para um livro didático sobre análise de séries temporais adequado para auto-estudo?
Entendo que uma série temporal estacionária é aquela cuja média e variação são constantes ao longo do tempo. Alguém pode explicar por que precisamos garantir que nosso conjunto de dados esteja estacionário antes que possamos executar diferentes modelos ARIMA ou ARM nele? Isso também se aplica a...
Estou trabalhando com uma grande quantidade de séries temporais. Essas séries temporais são basicamente medidas de rede que ocorrem a cada 10 minutos, e algumas são periódicas (ou seja, a largura de banda), enquanto outras não são (ou seja, a quantidade de tráfego de roteamento). Eu gostaria de um...
Eu sou novo no aprendizado de máquina e tenho tentado descobrir como aplicar redes neurais à previsão de séries temporais. Encontrei recursos relacionados à minha consulta, mas ainda estou um pouco perdido. Eu acho que uma explicação básica sem muitos detalhes ajudaria. Digamos que tenho alguns...
Estou começando a se envolver com o uso de glmnetcom LASSO Regressão onde meu desfecho de interesse é dicotômica. Criei um pequeno quadro de dados simulado abaixo: age <- c(4, 8, 7, 12, 6, 9, 10, 14, 7) gender <- c(1, 0, 1, 1, 1, 0, 1, 0, 0) bmi_p <- c(0.86, 0.45, 0.99, 0.84, 0.85, 0.67,...
Para um estudo de simulação, eu tenho que gerar variáveis aleatórias que mostram uma correlação pré-definida (população) com uma variável existente YYY. Examinei os Rpacotes copulae CDVineque podem produzir distribuições multivariadas aleatórias com uma determinada estrutura de dependência. No...
fundo Estou trabalhando no Network Operations Center, monitoramos os sistemas de computadores e seu desempenho. Uma das principais métricas a serem monitoradas é o número de visitantes \ clientes atualmente conectados aos nossos servidores. Para torná-lo visível, nós (equipe de operações)...
Pergunta: Quero ter certeza de alguma coisa, o uso da validação cruzada k-fold com séries temporais é direto ou é necessário prestar atenção especial antes de usá-lo? Antecedentes: estou modelando uma série temporal de 6 anos (com cadeia semi-markov), com uma amostra de dados a cada 5 minutos....
Lembro-me de participar de cursos de estatística como uma audiência de graduação sobre por que a extrapolação era uma má idéia. Além disso, há uma variedade de fontes online que comentam sobre isso. Há também uma menção a isso aqui . Alguém pode me ajudar a entender por que a extrapolação é uma má...
As redes neurais recorrentes diferem das "regulares" pelo fato de terem uma camada de "memória". Devido a essa camada, as NNs recorrentes devem ser úteis na modelagem de séries temporais. No entanto, não sei se entendi corretamente como usá-los. Digamos que possuo as seguintes séries temporais (da...
Quero detectar a sazonalidade nos dados que recebo. Existem alguns métodos que encontrei, como o gráfico de sub-séries sazonais e o gráfico de autocorrelação, mas o problema é que não entendo como ler o gráfico, alguém poderia ajudar? A outra coisa é: existem outros métodos para detectar a...
Eu sou novo na área de aprendizado profundo e, para mim, o primeiro passo foi ler artigos interessantes no site deeplearning.net. Em artigos sobre aprendizado profundo, Hinton e outros falam principalmente sobre como aplicá-lo a problemas de imagem. Alguém pode tentar me responder, pode ser...
Você pode dar alguns exemplos reais de séries temporais para os quais um processo de média móvel da ordem , ou seja, y t = q ∑ i = 1 θ i ε t - i + ε t , onde ε t ∼ N ( 0 , σ 2 )qqqyt= ∑i = 1qθEuεt - i+ εt, onde εt∼ N( 0 , σ2)yt=∑i=1qθiεt−i+εt, where εt∼N(0,σ2) y_t = \sum_{i=1}^q \theta_i...
Este post é a continuação de outro post relacionado a um método genérico para detecção de outlier em séries temporais . Basicamente, neste ponto, estou interessado em uma maneira robusta de descobrir a periodicidade / sazonalidade de uma série temporal genérica afetada por muito ruído. Do ponto de...
Estou analisando alguns dados nos quais gostaria de executar uma regressão linear comum, mas isso não é possível, pois estou lidando com uma configuração on-line com um fluxo contínuo de dados de entrada (que rapidamente se tornará muito grande para memória) e precisa para atualizar estimativas de...
Dadas todas as boas propriedades dos modelos de espaço de estado e KF, pergunto-me - quais são as desvantagens da modelagem de espaço de estado e do uso do Kalman Filter (ou EKF, UKF ou filtro de partículas) para estimativa? Vamos dizer que metodologias convencionais como ARIMA, VAR ou métodos...
Eu sei, isso pode parecer estranho, mas ouça. No Stack Overflow e aqui obtemos votos nas postagens, tudo isso é armazenado em forma de tabela. Por exemplo: ID da postagem ID do eleitor tipo de voto datetime ------- -------- --------- -------- 10 1 2 2000-1-1 10:00:01 11 3 3 2000-1-1 10:00:01...
Eu tenho duas séries temporais (ambas suaves) que gostaria de correlacionar para ver como elas estão correlacionadas. Pretendo usar o coeficiente de correlação de Pearson. Isso é apropriado? Minha segunda pergunta é que posso optar por experimentar as duas séries temporais da maneira que eu...
Eu tenho dados de vendas para uma série de pontos de venda e quero categorizá-los com base no formato de suas curvas ao longo do tempo. Os dados são mais ou menos assim (mas obviamente não são aleatórios e têm alguns dados ausentes): n.quarters <- 100 n.stores <- 20 if...
Estou apenas começando o auto-aprendizado na análise de séries temporais. Percebi que existem várias armadilhas potenciais que não são aplicáveis às estatísticas gerais. Então, desenvolvendo O que são pecados estatísticos comuns? , Eu gostaria de perguntar: O que são armadilhas comuns ou pecados...