Fechadas. Esta questão está fora de tópico . No momento, não está aceitando respostas. Deseja melhorar esta pergunta? Atualize a pergunta para que ela esteja no tópico de Validação cruzada. Fechado há 6 anos . Estou trabalhando em um pequeno projeto com...
Fechadas. Esta questão está fora de tópico . No momento, não está aceitando respostas. Deseja melhorar esta pergunta? Atualize a pergunta para que ela esteja no tópico de Validação cruzada. Fechado há 8 meses . Como encaixo um modelo linear com erros...
Estou lendo um livro sobre séries temporais e comecei a coçar a cabeça na seguinte parte: Alguém poderia explicar a intuição para mim? Não pude obtê-lo neste texto. Por que precisamos que o processo seja invertível? Qual é o quadro geral aqui? Obrigado por qualquer ajuda. Eu sou novo nesse...
Alguém poderia me dar um exemplo de como usar a filtragem DLM Kalman no R em uma série temporal. Digamos que eu tenho esses valores (valores trimestrais com sazonalidade anual); como você usaria o DLM para prever os próximos valores? E, BTW, tenho dados históricos suficientes (qual é o mínimo)? 89...
Na verdade, esse problema é sobre detecção de incêndio, mas é fortemente análogo a alguns problemas de detecção de decaimento radioativo. Os fenômenos observados são esporádicos e altamente variáveis; assim, uma série temporal consistirá em longas seqüências de zeros interrompidas por valores...
Eu tenho uma pergunta sobre os modelos ARIMA. Digamos que eu tenha uma série temporal que gostaria de prever e um modelo parece ser uma boa maneira de conduzir o exercício de previsão. Agora, os atrasados implicam que minha série hoje seja influenciada por eventos anteriores. Isso faz sentido....
Estou trabalhando em uma simulação física 2D e coletando dados no tempo em vários pontos. Esses pontos discretos são ao longo de linhas verticais, com várias linhas na direção axial. Isso torna o conjunto de dados efetivamente 4D. Por exemplo, suponha que eu tenha pontos de coleta nas coordenadas...
Há um post bastante antigo no blog de William Briggs, que analisa as armadilhas de suavizar dados e transportá-los para análise. O argumento principal é: Se, em um momento de insanidade, você suaviza dados de séries temporais e os utiliza como entrada para outras análises, aumenta drasticamente...
Gostaria de detectar alterações nos dados de séries temporais, que geralmente têm a mesma forma. Até agora, trabalhei com o changepointpacote para R e as funções cpt.mean(), cpt.var()e cpt.meanvar(). cpt.mean()com o método PELT funciona bem quando os dados geralmente permanecem em um nível. No...
Eu gostaria de criar um algoritmo capaz de analisar qualquer série temporal e "escolher automaticamente" o melhor método de previsão tradicional / statiscal (e seus parâmetros) para os dados analisados. Seria possível fazer algo assim? Se sim, você pode me dar algumas dicas sobre como isso pode...
Vi várias vezes as pessoas rejeitarem o nulo em um teste Dickey-Fuller aumentado e depois afirmarem que elas mostram que suas séries são estacionárias (infelizmente, não posso mostrar as fontes dessas declarações, mas imagino que existam declarações semelhantes aqui e ali em um ou outro...
Eu tenho dados de séries temporais e usei um como modelo para ajustar os dados. O é uma variável aleatória do indicador que é 0 (quando não vejo um evento raro) ou 1 (quando vejo o evento raro). Com base em observações anteriores que tenho sobre o , posso desenvolver um modelo para o usando a...
Pensando em usar redes neurais recorrentes para previsão de séries temporais. Eles basicamente implementam uma espécie de auto-regressão não linear generalizada, em comparação com os modelos ARMA e ARIMA que usam a auto-regressão linear. Se estamos realizando a auto-regressão não linear, ainda é...
Eu tenho duas séries temporais: Um proxy para o prêmio de risco de mercado (ERP; linha vermelha) A taxa livre de risco, representada por um título do governo (linha azul) Quero testar se a taxa livre de risco pode explicar o ERP. Por este meio, segui basicamente o conselho de Tsay (2010, 3ª...
Eu tenho alguns dados de frequência cumulativos. Uma linha parece ajustar muito bem os dados, mas há uma oscilação cíclica / periódica na linha. Gostaria de estimar quando a frequência cumulativa atingirá um determinado valor c . Quando planto os resíduos versus os valores ajustados, recebo um belo...
Espero poder fazer esta pergunta da maneira correta. Eu tenho acesso aos dados play-by-play, por isso é mais um problema com a melhor abordagem e a construção correta dos dados. O que pretendo fazer é calcular a probabilidade de ganhar um jogo da NHL, considerando a pontuação e o tempo restante na...
Um aumento no número de casos e mortes ocorre durante epidemias (aumento repentino de números) devido à circulação de vírus (como o vírus do Nilo Ocidental nos EUA em 2002) ou à diminuição da resistência de pessoas ou à contaminação de alimentos ou água ou ao aumento do número de mosquitos. Essas...
Quando falamos de dados longitudinais, podemos nos referir aos dados coletados ao longo do tempo da mesma disciplina / unidade de estudo repetidamente, portanto, existem correlações para as observações dentro da mesma disciplina, ou seja, semelhança dentro da disciplina. Ao falar sobre dados de...
Essa é uma pergunta básica nos modelos da Box-Jenkins MA. Como eu entendo, um modelo MA é, basicamente, uma regressão linear de séries temporais valores YYY contra anterior termos de erro et,...,et−net,...,et−ne_t,..., e_{t-n} . Isto é, a observação YYY é primeiro regredido contra a sua valores...
Por que as "séries temporais" são chamadas assim? Série significa soma de uma sequência. Por que é série temporal, não sequência temporal? O tempo é a variável