Comecei a trabalhar nos tutoriais de mineração de dados estatísticos de Andrew Moore (altamente recomendado para quem mais se aventurar nesse campo). Comecei lendo este PDF extremamente interessante, intitulado "Visão geral introdutória dos algoritmos de detecção de anomalias baseados em séries...
Pode ser difícil de encontrar, mas eu gostaria de ler um exemplo bem explicado do ARIMA que usa matemática mínima estende a discussão para além da construção de um modelo, usando-o para prever casos específicos usa gráficos e resultados numéricos para caracterizar o ajuste entre os valores...
Eu tenho uma série temporal e quero subconjunto, mantendo-a como uma série temporal, preservando o início, o fim e a frequência. Por exemplo, digamos que eu tenha uma série temporal: > qs <- ts(101:110, start=c(2009, 2), frequency=4) > qs Qtr1 Qtr2 Qtr3 Qtr4 2009 101 102 103 2010 104...
Existe uma boa maneira de medir a suavidade de uma série temporal em R? Por exemplo, -1, -0.8, -0.6, -0.4, -0.2, 0, 0.2, 0.4, 0.6, 0.8, 1.0 é muito mais suave do que -1, 0.8, -0.6, 0.4, -0.2, 0, 0.2, -0.4, 0.6, -0.8, 1.0 embora tenham o mesmo desvio médio e padrão. Seria legal se existe uma...
Estou tentando fazer análise de séries temporais e sou novo nesse campo. Eu tenho contagem diária de um evento de 2006-2009 e quero ajustar um modelo de série temporal a ele. Aqui está o progresso que eu fiz: timeSeriesObj = ts(x,start=c(2006,1,1),frequency=365.25) plot.ts(timeSeriesObj) O...
O código a seguir avalia a semelhança entre duas séries temporais: set.seed(10) RandData <- rnorm(8760*2) America <- rep(c('NewYork','Miami'),each=8760) Date = seq(from=as.POSIXct("1991-01-01 00:00"), to=as.POSIXct("1991-12-31 23:00"), length=8760) DatNew <- data.frame(Loc = America,...
Estou procurando um módulo Python que execute uma análise de ponto de mudança em uma série temporal. Existem vários algoritmos diferentes e eu gostaria de explorar a eficácia de alguns deles sem precisar rolar manualmente cada um dos algoritmos. Idealmente, eu gostaria de alguns módulos como o bcp...
Atualmente, estou usando o AnomalyDetection do Twitter em R: https://github.com/twitter/AnomalyDetection . Esse algoritmo fornece detecção de anomalia de séries temporais para dados com sazonalidade. Pergunta: existem outros algoritmos semelhantes a este (controlar a sazonalidade não...
Qual é a maneira / método mais fácil de calcular a correlação entre duas séries temporais exatamente do mesmo tamanho? Pensei em multiplicar e e somar a multiplicação. Então, se esse número único foi positivo, podemos dizer que essas duas séries estão correlacionadas? Posso pensar em alguns...
Recentemente, comecei a trabalhar em uma clínica de tuberculose. Nos reunimos periodicamente para discutir o número de casos de TB que estamos tratando atualmente, o número de testes administrados, etc. Gostaria de começar a modelar essas contagens para não ficar apenas imaginando se algo é incomum...
Entendo que devemos usar o ARIMA para modelar uma série temporal não estacionária. Além disso, tudo o que li diz que o ARMA deve ser usado apenas para séries temporais estacionárias. O que estou tentando entender é: o que acontece na prática ao classificar incorretamente um modelo e assumir d =...
Ao pesquisar séries temporais em R, descobri que arima fornece apenas os valores do coeficiente e seus erros padrão do modelo ajustado. No entanto, também quero obter o valor p dos coeficientes. Não encontrei nenhuma função que forneça o significado do coef. Então, eu quero calcular isso sozinho,...
Mecanismos de atenção têm sido utilizados em vários trabalhos de Deep Learning nos últimos anos. Ilya Sutskever, chefe de pesquisa da Open AI, elogiou-os com entusiasmo: https://towardsdatascience.com/the-fall-of-rnn-lstm-2d1594c74ce0 Eugenio Culurciello, da Universidade de Purdue, afirmou que...
Hoje de manhã acordei pensando (isso pode ser devido ao fato de que ontem à noite não dormi muito): como a validação cruzada parece ser a pedra angular da previsão adequada de séries temporais, quais são os modelos que eu deveria "normalmente" "validar cruzadamente contra? Eu vim com alguns...
Alguém tem um bom exemplo para Previsão / suavização de séries temporais usando o Kalman Filter no
Estou interessado na seleção de modelos em uma configuração de série temporal. Por concretude, suponha que eu queira selecionar um modelo ARMA de um conjunto de modelos ARMA com diferentes ordens de atraso. A intenção final é a previsão . A seleção do modelo pode ser feita por validação...
Em uma pergunta que fiz recentemente , me disseram que era um grande "não-não" extrapolar com loess. Mas, no artigo mais recente de Nate Silver no FiveThirtyEight.com, ele discutiu o uso do loess para fazer previsões de eleições. Ele estava discutindo as especificidades de previsões agressivas...
Encontrei duas definições na literatura para o tempo de autocorrelação de uma série temporal fracamente estacionária: τa=1+2∑k=1∞ρkversusτb=1+2∑k=1∞|ρk|τa=1+2∑k=1∞ρkversusτb=1+2∑k=1∞|ρk| \tau_a = 1+2\sum_{k=1}^\infty \rho_k \quad \text{versus} \quad \tau_b = 1+2\sum_{k=1}^\infty...
Normalmente, usamos o PCA como uma técnica de redução de dimensionalidade para dados em que casos são considerados iid Pergunta: Quais são as nuances típicas na aplicação do PCA para dados dependentes e não-iid? Quais propriedades agradáveis / úteis do PCA mantidas para dados iid estão...
Eu tenho uma pergunta sobre análise de cluster. Existem 3000 empresas, que precisam ser agrupadas de acordo com o uso de energia ao longo de 5 anos. Cada empresa possui valores para cada hora durante 5 anos. Gostaria de descobrir se algumas empresas têm o mesmo padrão de uso de energia ao longo do...