Estou trabalhando com uma série temporal multivariada e usando o modelo VAR (Regressão automática de vetores) para previsão. Minha pergunta é o que realmente significa estacionariedade em uma estrutura multivariada. 1) Eu sei que, se na configuração do VAR, se o determinante do inverso da matriz |...
Estou fazendo análise de séries temporais usando R. Tenho que decompor meus dados em tendência, componente sazonal e aleatório. Eu tenho dados semanais por 3 anos. Eu encontrei duas funções em R - stl()e decompose(). Eu li que isso stl()não é bom para decomposição multiplicativa. Alguém pode me...
Estou trabalhando na minha tese em que estou examinando a emoção que as pessoas demonstram em diferentes eventos. Meu problema é (1) que eu tenho MUITO pouca experiência com estatística e matemática, então estou meio perdido com todos os métodos diferentes e ficaria muito feliz se uma resposta...
Ultimamente, tenho lido muito sobre o Dynamic Time Warping (DTW). Estou muito surpreso que não exista nenhuma literatura sobre a aplicação do DTW em séries temporais irregulares, ou pelo menos não consegui encontrá-lo. Alguém poderia me dar uma referência a algo relacionado a esse problema, ou...
Ao conduzir uma análise de intervenção com dados de séries temporais (também conhecidos como séries temporais interrompidas), como discutido aqui, por exemplo, um requisito que tenho é estimar o ganho total (ou perda) devido à intervenção - ou seja, número de unidades ganhas ou perdidas (a variável...
Eu tenho várias séries temporais em um VAR (1) e, como algumas delas não têm a mesma unidade de medida, eu gostaria de estimar o RMSE em porcentagem. Sei que isso poderia ser feito de várias maneiras (veja abaixo), mas não sei exatamente qual é a que melhor se adapta a um problema de avaliação de...
Eu só quero verificar se estou interpretando os gráficos ACF e PACF corretamente: Os dados correspondem aos erros gerados entre os pontos de dados reais e as estimativas geradas usando um modelo AR (1). Eu olhei para a resposta aqui: Estimar coeficientes ARMA através da inspeção ACF e...
Uma das questões importantes que os meteorologistas enfrentam é se a série fornecida pode ser prevista ou não? Eu me deparei com um artigo intitulado " Entropia como um indicador prioritário de previsibilidade ", de Peter Catt, que usa Entropia aproximada (ApEn) como uma medida relativa para...
Quais são as diferenças no uso de Modelos Lineares Generalizados, como Determinação Automática de Relevância (ARD) e regressão de Ridge, versus modelos de séries temporais como Box-Jenkins (ARIMA) ou suavização exponencial para previsão? Existem regras práticas sobre quando usar o GLM e quando usar...
Apenas uma pergunta geral. Se você possui dados de séries temporais, quando é melhor usar técnicas de séries temporais (aka, ARCH, GARCH, etc) sobre técnicas de aprendizado de máquina / estatística (KNN, regressão)? Se houver uma pergunta semelhante sobre validação cruzada, aponte-me para ela -...
Se eu tenho uma série temporal com sazonalidade, isso automaticamente torna a série não estacionária? Minha intuição (provavelmente desligada) é que não. Sazonalidade significa que a série sobe e desce em torno de um valor constante ... algo como uma onda senoidal. Portanto, por essa lógica, uma...
A página da Wikipedia diz que Box-Jenkins é um método de ajustar um modelo ARIMA a uma série temporal. Agora, se eu quiser ajustar um modelo ARIMA a uma série temporal, vou abrir o SAS, chamar proc ARIMA, fornecer os parâmetros e o SAS fornecerá os coeficientes AR e MA. Agora, posso tentar...
Estou tentando executar uma regressão simples, mas minhas variáveis Y são observadas em uma frequência mensal e variáveis x são observadas em uma frequência anual. Eu realmente aprecio algumas orientações sobre uma abordagem adequada que pode ser usada para regressões com diferentes...
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...
Imagine uma situação: temos registros históricos (20 anos) de três minas. A presença de prata aumenta a probabilidade de encontrar ouro no próximo ano? Como testar essa pergunta? Aqui estão dados de exemplo: mine_A <- c("silver","rock","gold","gold","gold","gold","gold",...
Li num artigo a seguinte frase: O fato de existir uma diferença entre os coeficientes de curto e longo prazo é resultado de nossa especificação, que inclui variáveis endógenas defasadas. Eles executam uma regressão nas primeiras diferenças e incluem um atraso na variável dependente. Agora...
O teste de Durbin-Watson testa a autocorrelação de resíduos no lag 1. Mas o mesmo acontece com o teste da autocorrelação no lag 1 diretamente. Além disso, você pode testar a autocorrelação em lag 2,3,4 e há bons testes de portmanteau para autocorrelação em vários atrasos e obter gráficos agradáveis...
Qual é a maneira correta de testar a importância dos índices de Sharpe ou dos índices de informação? Os índices de Sharpe serão baseados em vários índices de ações e podem ter períodos variáveis de retorno. Uma solução que eu vi descrita simplesmente aplica um teste t de Student, com o df...
Existem poucas explicações que descrevem como interpretar os coeficientes de regressão linear após diferenciar uma série temporal (para eliminar uma raiz unitária). É tão simples que não há necessidade de declarar formalmente? (Estou ciente dessa pergunta , mas não tinha certeza de quão geral foi...
Estou lendo um exemplo dado no livro Machine Learning for Hackers . Primeiro vou elaborar o exemplo e depois falar sobre minha pergunta. Exemplo : Toma um conjunto de dados por 10 anos com preços de 25 ações. Executa o PCA nos 25 preços das ações. Compara o componente principal com o Índice Dow...