Estou tentando entender por que o OLS fornece um estimador tendencioso de um processo AR (1). Considere Nesse modelo, a exogeneidade estrita é violada, ou seja, e estão correlacionados, mas e não são correlacionados. Mas se isso for verdade, por que a derivação simples a seguir não se...
Me deparei com uma imagem de um protótipo de aplicativo que encontra alterações significativas ("tendências" - não picos / outliers) nos dados de tráfego: Quero escrever um programa (Java, opcionalmente R) capaz de fazer o mesmo - mas como minhas habilidades estatísticas estão um pouco...
Estou trabalhando com um processo de dois estados com xtxtx_t em { 1 , - 1 }{1,−1}\{1, -1\} para t = 1 , 2 , …t=1,2,…t = 1, 2, \ldots A função de autocorrelação é indicativa de um processo com memória longa, ou seja, exibe um decaimento da lei de energia com um expoente <1. Você pode simular...
Eu adaptei os modelos ARIMA às séries temporais originais, e o melhor modelo é o ARIMA (1,1,0). Agora eu quero simular a série desse modelo. Escrevi o modelo simples AR (1), mas não conseguia entender como ajustar a diferença no modelo ARI (1,1,0). O seguinte código R para a série AR (1) é: phi=...
Eu tenho o número total de chamadas recebidas a cada semana e as plotei em um gráfico, com quase três anos. Pelo visto, parece que houve uma queda maciça no Natal, que parece não ter se recuperado, parece que houve uma mudança radical nos pedidos. Existe um teste que eu possa fazer para...
Enquanto trabalhamos com séries temporais, às vezes detectamos e removemos a sazonalidade usando análise espectral. Sou realmente um iniciante em séries temporais e estou confuso por que alguém gostaria de remover a sazonalidade da série cronológica original? A remoção da sazonalidade não distorce...
Atualmente, uso o seguinte processo para inicializar uma série temporal multivariada no R: Determinar tamanhos de bloco - execute a função b.starno nppacote que produz um tamanho de bloco para cada série Selecione o tamanho máximo do bloco Execute tsbootem qualquer série usando o tamanho de bloco...
O mgcvpacote para Rpossui duas funções para ajustar as interações do produto tensorial: te()e ti(). Entendo a divisão básica do trabalho entre os dois (ajustando uma interação não linear versus decompondo essa interação em efeitos principais e uma interação). O que não entendo é o porquê te(x1,...
Estou tentando entender o significado de cortar e cair na trama de séries temporais do ACF e PACF. O que significa "Cut off after lag"? Isso é sobre limite? O que significa "Tails off"? No exemplo acima, o livro que estou usando para estudar, diz que é um processo de recuperação e...
Eu tenho lido o capítulo 13 de Hamilton e ele tem a seguinte representação de espaço de estado para um ARMA (p, q). Seja Depois, o processo ARMA (p, q) é o seguinte: \ begin {alinhado} y_t - \ mu & = \ phi_1 (y_ {t-1} - \ mu) + \ phi_2 (y_ {t-2} - \ mu) + ... + \ phi_3 (y_ {t-3} - \ mu) \\...
Estou trabalhando em um problema de classificação de séries temporais em que a entrada são dados de uso de voz de séries temporais (em segundos) nos primeiros 21 dias de uma conta de telefone celular. A variável de destino correspondente é se essa conta foi cancelada ou não no período de 35 a 45...
Então, o que eu li sobre o profeta do Facebook é que basicamente divide a série temporal em tendência e sazonalidade. Por exemplo, um modelo aditivo seria escrito como: y( t ) = g( t ) + s ( t ) + h ( t ) + ety(t)=g(t)+s(t)+h(t)+et y(t) = g(t) + s(t) + h(t) + e_t com ttt o tempo g( T )g(t)g(t)...
Estou procurando um modelo entre os preços das ações e o clima. Tenho o preço do MWatt comprado entre os países da Europa e muitos valores sobre o clima (arquivos Grib). A cada hora em um período de 5 anos (2011-2015). Preço / dia Isso é por dia durante um ano. Eu tenho isso por horas em 5...
A ideia por trás da Rede Neural Recorrente (RNN) é clara para mim. Entendo da seguinte maneira: Temos uma sequência de observações ( ) (ou, em outras palavras, séries temporais multivariadas). Cada observação única é um vetor numérico dimensional. No modelo RNN, assumimos que a próxima observação é...
Estamos tentando criar valores aleatórios correlacionados automaticamente que serão usados como séries temporais. Não temos dados existentes a que nos referimos e queremos apenas criar o vetor do zero. Por um lado, é claro que precisamos de um processo aleatório com distribuição e seu SD. Por...
Estou tentando automatizar a detecção de outlier em séries temporais e usei uma modificação da solução proposta por Rob Hyndman aqui . Digamos, eu avalio as visitas diárias a um site de vários países. Para alguns países onde as visitas diárias são de algumas centenas ou milhares, meu método parece...
Dada uma série (observada) com , existe um teste estatístico para testar a hipótese nula de que (ou seja, a propriedade
Um processo é estritamente estacionário se a distribuição conjunta de X t 1 , X t 2 , . . . , X t m é a mesma que a distribuição conjunta de X t 1 + k , X t 2 + K , . . . , X t m + k para todos os m , para todos os k e para todos os t 1 , t 2
Eu tenho dados de demanda por hora e meia, que é uma série temporal multi-sazonal. Eu usei tbatsno forecastpacote em R e obtive resultados como este: TBATS(1, {5,4}, 0.838, {<48,6>, <336,6>, <17520,5>}) Isso significa que a série não deve necessariamente usar a transformação...
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...