Li na Série Temporal de John Cochrane para Macroeconomia e Finanças que: A autocovariância pode caracterizar completamente a série temporal [distribuição conjunta]. Não compreendo completamente a conexão entre covariância e distribuição conjunta aqui. Alguém pode explicar...
Estou usando o ARMA em um conjunto de dados com amostras ausentes. Como eu os trato? Você sugeriria fazer interpolação linear / não linear ou apenas mantê-los fora e considerar duas amostras com dados ausentes no intervalo como amostras
Como instituição financeira, frequentemente analisamos dados de séries temporais. Muitas vezes acabamos fazendo regressão usando variáveis de séries temporais. Quando isso acontece, geralmente encontramos resíduos com a estrutura de séries temporais que viola a suposição básica de erros...
Estou computando algumas probabilidades condicionais e intervalos de confiança associados a 95%. Para muitos de meus casos, tenho contagens diretas de xsucessos fora dos ntestes (de uma tabela de contingência), para que eu possa usar um intervalo de confiança binomial, como é fornecido por...
Realmente não sei o que é possível e gostaria de um ponteiro na direção certa. Tenho medições de tempo e posição que podem ser qualquer coisa de uma pessoa andando, um veículo na estrada ou em um estacionamento ou uma impressora em um escritório. Preciso calcular os tempos de viagem dos veículos...
Eu tenho dois grupos de 10 participantes que foram avaliados três vezes durante um experimento. Para testar as diferenças entre os grupos e nas três avaliações, executei um ANOVA de desenho misto 2x3 com group(controle, experimental), time(primeiro, segundo, três) e group x time. Ambos timee...
Método proposto: Dada uma série temporal , quero calcular uma média móvel ponderada com uma janela média de pontos, em que as ponderações favorecem valores mais recentes que valores mais antigos. NxEuxix_iNNN Ao escolher os pesos, estou usando o fato familiar de que uma série geométrica converge...
Gostaria de prever as séries temporais não estacionárias, envolvendo várias suposições a priori cruciais após o estudo de instâncias de tais séries. Eu construí a função de distribuição de probabilidade de um ponto com média de tempo aproximada pela distribuição normal. Desse ponto de vista,...
Sei que este é principalmente um site de estatísticas; portanto, se eu estiver fora do tópico, me redirecione. Eu tenho um sistema com bombas que às vezes quebram e precisam ser substituídas. Eu gostaria de poder prever as falhas e, assim, dar um aviso prévio às pessoas que substituem as bombas....
Alguém tem um breve exemplo educacional rápido de como usar redes neurais ( nnetem R, por exemplo) para fins de previsão? Aqui está um exemplo, em R, de uma série temporal T <- seq(0,20,length=200) Y <- 1 + 3*cos(4*T+2) +.2*T^2 + rnorm(200) plot(T,Y,type="l") Este é apenas um exemplo, mas...
Atualmente, estou usando R para prever uma série temporal com estas instruções: X <- ts(datas, frequency=24) X.arima <- Arima(X, order=c(2,1,0), seasonal=c(1,1,1)) pred <- predict(X.arima, n.ahead=24) plot.ts(pred$pred) Como você pode ver, tenho dados a cada hora e escolhi o período...
Os dados consistem em espectros ópticos (intensidade da luz em relação à frequência) gravados em momentos variados. Os pontos foram adquiridos em uma grade regular em x (tempo), y (frequência). Para analisar a evolução do tempo em frequências específicas (um aumento rápido, seguido de uma...
Tenho problemas para encontrar uma solução sobre como executar um teste post-hoc (Tukey HSD) após uma ANOVA de medidas repetidas de dois fatores (ambos em indivíduos) em R. Para a ANOVA, usei a função aov: summary(aov(dv ~ x1 * x2 + Error(subject/(x1*x2)), data=df1)) Depois de ler as respostas...
Estou tentando decompor uma série temporal de nnn observações vcvc\bf{\mathrm{v_c}} na estrutura n×nn×nn \times n variância-covariância ∑∑\sum e uma série aleatória vv\bf{\mathrm{v}} . Portanto, posso derivar a matriz de variância-covariância ∑∑\sum da função de autocorrelação de...
Usando o excelente pacote de previsões de Rob Hyndman, deparei-me com a necessidade de não apenas ter intervalos de previsão, mas simular vários caminhos futuros, considerando observações passadas de uma série temporal com sazonalidades complexas. Há algo para séries temporais menos complexas com...
Eu tenho que fazer alguns testes de raiz unitária para um projeto, não tenho certeza de como interpretar os dados (que é o que me pediram para fazer). Aqui está um dos meus resultados: dfuller Demand Dickey-Fuller test for unit root Number of obs = 50 ---------- Interpolated Dickey-Fuller...
Na previsão de séries temporais usando vários modelos como AR, MA, ARMA, etc, geralmente focamos na modelagem dos dados na mudança de tempo. Mas quando temos duas séries temporais em que o coeficiente de correlação de Pearson mostra que elas são altamente correlacionadas, é possível modelar a...
Eu tenho um conjunto de dados meteorológicos diários, que surpreendentemente tem um efeito sazonal muito forte. Adaptei um modelo ARIMA a esse conjunto de dados usando a função auto.arima do pacote de previsão. Para minha surpresa, a função não aplica operações sazonais - diferencial sazonal,...
Um processo ARMA (p, q) é fracamente estacionário, se a raiz de sua parte AR não estiver no círculo unitário. Portanto, sua fraca estacionariedade não depende de sua parte da MA. Mas o que as posições das raízes de sua parte MA significam? Nos testes de raiz unitária do ARIMA, uma raiz unitária do...
Eu tenho um conjunto de dados que contém algumas centenas de transações de três fornecedores que operam em mais de 100 países durante um período de três anos. Descobrimos que o país de vendas não é um fator significativo nos preços alcançados (os produtos são mais ou menos commodities globais)....