Eu tenho usado as funções ets () e auto.arima () do pacote de previsão para prever um grande número de séries temporais univariadas. Eu tenho usado a função a seguir para escolher entre os 2 métodos, mas queria saber se o CrossValidated tinha idéias melhores (ou menos ingênuas) para previsão...
um amigo meu me pediu para ajudá-lo na modelagem preditiva do tráfego de carros em uma garagem de tamanho médio. A garagem tem dias agitados e fáceis, horário de pico e horário de funcionamento (está aberta durante 12 horas durante a semana e 8 horas nos finais de semana). O objetivo é prever...
Estou tentando configurar uma tela automática para detectar quebras estruturais em um grande número de séries temporais. As séries temporais são semanais e representam o comportamento dos clientes. Eu configurei um teste de Chow. Uso as 4 semanas mais recentes e comparo-as com as 22 anteriores....
Eu sou novo na análise de séries temporais e gostaria de receber sugestões sobre a melhor forma de abordar o seguinte problema de regressão de séries temporais: tenho medições de temperatura por hora em aproximadamente 20 locais em um local ao longo de três anos, juntamente com informações...
Se eu tiver um objeto arima como a: set.seed(100) x1 <- cumsum(runif(100)) x2 <- c(rnorm(25, 20), rep(0, 75)) x3 <- x1 + x2 dummy = c(rep(1, 25), rep(0, 75)) a <- arima(x3, order=c(0, 1, 0), xreg=dummy) print(a) . Series: x3 ARIMA(0,1,0) Call: arima(x = x3, order = c(0, 1, 0),...
Tenho muitas séries temporais nesta coluna do formato 1, na qual tenho o formato de data (d / m / ano) e muitas colunas que representam séries temporais diferentes, como aqui: DATE TS1 TS2 TS3 ... 24/03/2003 0.00 0.00 ... 17/04/2003 -0.05 1.46 11/05/2003 0.46 -3.86 04/06/2003 -2.21...
Estou usando um modelo de atraso distribuído para analisar dados de séries temporais. A duração do período de estudo é de 18 anos e a observação é de dados anuais. Ao incluir um efeito de atraso de 1 ano, o primeiro ano da variável de atraso fica ausente. Então, um efeito de atraso de 2 anos faz...
Aqui está uma consulta correlata recente do Google: http://www.google.com/trends/correlate/search?e=internet+usage&t=weekly# Como você pode ver na caixa de pesquisa desse link, digitei "uso da Internet" e o Google fez o resto. Ele mostra um valor de 0,9298 como a "correlação" com a consulta...
Estou procurando entender isso de uma perspectiva gerencial. Por exemplo, se eu estivesse explicando a regressão linear, diria que é uma linha de melhor ajuste através de alguns pontos de dados e pode ser usada para prever um valor "y" para um determinado valor de "x". Existe uma explicação análoga...
Eu tenho um experimento de curso de tempo que segue 8 grupos de tratamento de 12 peixes por 24 horas com observações feitas em intervalos de 5 segundos. Entre as medições feitas está o quão longe cada peixe viaja (em mm) entre as observações. As 24 horas são divididas em 1 período escuro e 1...
Estou trabalhando em um modelo de previsão baseado em ANN para uma série temporal financeira. Estou usando a validação cruzada 5 vezes e o desempenho médio é tão. O desempenho na última dobra (a iteração em que o último segmento é omitido do treinamento e usado para validação) é melhor que a...
Estou tentando usar o randomSurvivalForestpacote Rpara prever o próximo evento em uma série de eventos (usando res <- predict(fit,v)), mas tudo o que recebo é um total de% de sobreviventes e, em seguida, o risco cumulativo para cada indivíduo no res$ensemble. Posso usar isso para prever / gerar...
A forma mais simples de um processo de ruído branco é onde suas observações não são correlacionadas. Podemos verificar isso aplicando, por exemplo, um teste de portmanteau como Lung - Box ou Box - Pierce. A série pode ser ruído branco gaussiano, onde as observações são não correlacionadas e também...
Ouvi falar um pouco sobre o uso de redes neurais para prever séries temporais , especificamente redes neurais recorrentes . Eu queria saber, existe um pacote de rede neural recorrente para R? Não consigo encontrar um no CRAN . O mais próximo que eu vim é o nnetTs funcionar no tsDyn pacote, mas que...
Anexei uma foto da série temporal de que estou falando. A parte superior é a série original, a parte inferior é a série diferenciada. Cada ponto de dados é uma leitura média de 5 minutos de um medidor de tensão. Este extensômetro é colocado em uma máquina. As áreas ruidosas correspondem às áreas...
Eu tenho uma grande coleção de séries temporais - medições feitas a cada 15 minutos (96 medições em um dia) ao longo de 1 ano em vários locais diferentes. Dividi cada série temporal em 365 séries temporais menores e separadas, uma para cada dia do ano. Observando essas séries temporais, certamente...
Quais métodos existem para medir a força de relacionamentos arbitrários e altamente não lineares entre duas variáveis emparelhadas? Por altamente não linear, quero dizer relacionamentos que não podem ser modelados de forma sensata ou confiável por regressão a um modelo conhecido. Estou...
Sou desenvolvedor web e estatístico iniciante. Meus dados são mais ou menos assim Subject Week x1 x2 x3 x4 x5 y1 A 1 .5 .6 .7 .8 .7 10 B 1 .3 .6 .2 .1 .3 8 C 1 .3 .1 .2 .3 .2 6 A 2 .1 .9 1.5 .8 .7 5 B 2 .3 .6 .3 .1 .3 2 D 2 .3 .1 .4 .3 .5 10 Estou tentando prever y1 como um produto das...
Estou tentando entender a análise dinâmica de fatores. Até agora, meu entendimento é que o DFA é apenas análise fatorial mais um modelo de série temporal nas pontuações (as cargas permanecem fixas). No entanto, nos casos que eu vi, o modelo nas pontuações é apenas uma caminhada aleatória com uma...
Introdução objetivo é prever as taxas de crescimento anual para vários indicadores macroeconômicos (denotar um por ). Uma das tarefas é testar o desempenho da previsão de modelos de séries temporais rivais com e sem variáveis exógenas ( , uma matriz ). A lista de modelos rivais inclui:X t T ×...