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...
Suponha que eu tenha um pouco mais de 20.000 séries temporais mensais que vão de jan'05 a dez'11. Cada um deles representa dados de vendas globais para um produto diferente. E se, em vez de calcular previsões para cada um deles, eu quisesse focar apenas em um pequeno número de produtos que...
Estou tentando estimar uma regressão linear múltipla em R com uma equação como esta: regr <- lm(rate ~ constant + askings + questions + 0) perguntas e perguntas são séries temporais de dados trimestrais, construídas com askings <- ts(...). O problema agora é que eu tenho resíduos...
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...
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...
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...
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...
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) \\...
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...
Dada uma série (observada) com , existe um teste estatístico para testar a hipótese nula de que (ou seja, a propriedade
Estou tentando aplicar uma série temporal aos dados amostrados trimestralmente (biomassa animal) durante um período de 10 anos com 3 repetições por trimestre. Então, 40 datas, mas 120 observações totais. Eu li até SARIMA'a na análise de séries temporais de Shumway e Stoffer e suas aplicações, bem...
Eu li que o uso do quadrado R para séries temporais não é apropriado porque, em um contexto de série temporal (eu sei que existem outros contextos), o quadrado R não é mais exclusivo. Por que é isso? Tentei procurar isso, mas não encontrei nada. Normalmente, não dou muito valor ao R-quadrado (ou...
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)...
Considere um modelo AR ( ) (assumindo média zero por simplicidade):ppp xt= φ1 1xt - 1+ … + Φpxt - p+ εtxt=φ1 1xt-1 1+…+φpxt-p+εt x_t = \varphi_1 x_{t-1} + \dotsc + \varphi_p x_{t-p} + \varepsilon_t O estimador OLS (equivalente ao estimador condicional de verossimilhança máxima) para é conhecido...
Eu tenho um conjunto de dados de 20 anos de uma contagem anual de abundância de espécies para um conjunto de polígonos (~ 200 polígonos de forma irregular e contínua). Eu tenho usado a análise de regressão para inferir tendências (mudança na contagem por ano) para cada polígono, bem como agregações...
Eu tenho duas séries temporais de dados diários. Um é sign-upse o outro terminationsde assinaturas. Eu gostaria de prever o último usando as informações contidas nas duas variáveis. Observando o gráfico dessas séries, é óbvio que as terminações estão correlacionadas com os múltiplos de inscrições...
Estou tentando entender toda a variação / erro padrão de uma série temporal de retornos financeiros e acho que estou preso. Eu tenho uma série de dados de retorno de estoque mensal (vamos chamá-lo de ), que tem o valor esperado 1,00795 e a variação 0,000228 (std. Dev é 0,01512). Estou tentando...
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...
Estou tentando atualizar meu modelo baseado em lm () para obter erros e testes padrão corretos. Estou realmente confuso qual matriz de VC usar. O sandwichpacote oferece vcovHC, vcovHACe NeweyWest. Enquanto o primeiro é responsável apenas pela heterocedasticidade, os dois últimos são responsáveis...
Sou analista nas áreas financeira e de seguros e sempre que tento ajustar modelos de volatilidade, obtenho resultados terríveis: os resíduos geralmente são não estacionários (no sentido da raiz da unidade) e heterocedásticos (para que o modelo não explique a volatilidade). Os modelos ARCH / GARCH...