คำถามติดแท็ก autoregressive

ฉันพยายามที่จะเข้าใจกระดาษเกี่ยวกับการพยากรณ์โหลดไฟฟ้า แต่ฉันกำลังดิ้นรนกับแนวคิดที่อยู่ภายในโดยเฉพาะแบบจำลองSARIMAX แบบจำลองนี้ใช้ในการทำนายการโหลดและใช้แนวคิดทางสถิติมากมายที่ฉันไม่เข้าใจ (ฉันเป็นนักศึกษาวิทยาศาสตร์คอมพิวเตอร์ระดับปริญญาตรี - คุณสามารถพิจารณาฉันเป็นคนธรรมดาในสถิติ) ฉันไม่จำเป็นต้องเข้าใจอย่างสมบูรณ์ถึงวิธีการทำงาน แต่อย่างน้อยฉันก็ต้องเข้าใจอย่างถ่องแท้ว่าเกิดอะไรขึ้น ฉันพยายามแยก SARIMAX ออกเป็นชิ้นเล็ก ๆ และพยายามที่จะเข้าใจแต่ละชิ้นแยกกันแล้วรวมเข้าด้วยกัน พวกคุณช่วยฉันได้ไหม นี่คือสิ่งที่ฉันมี ฉันเริ่มต้นด้วย AR และ MA AR : อัตถดถอย ฉันได้เรียนรู้ว่าการถดถอยคืออะไรและจากความเข้าใจของฉันเพียงแค่ตอบคำถาม: จากชุดของค่า / คะแนนฉันจะหาแบบจำลองที่อธิบายค่าเหล่านี้ได้อย่างไร ตัวอย่างเช่นเรามีการถดถอยเชิงเส้นซึ่งพยายามหาเส้นที่สามารถอธิบายประเด็นเหล่านี้ทั้งหมด การตอบโต้อัตโนมัติคือการถดถอยที่พยายามอธิบายค่าโดยใช้ค่าก่อนหน้า MA : ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ ที่นี่ฉันหลงทางจริงๆ ฉันรู้ว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่คืออะไร แต่โมเดลค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ดูเหมือนจะไม่มีส่วนเกี่ยวข้องกับค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ "ปกติ" สูตรของแบบจำลองนั้นดูคล้ายกับ AR อย่างเชื่องช้าและฉันไม่สามารถเข้าใจแนวคิดใด ๆ ที่ฉันพบในอินเทอร์เน็ต วัตถุประสงค์ของ MA คืออะไร? MA และ AR แตกต่างกันอย่างไร? ดังนั้นตอนนี้เรามี ARMA ผมแล้วมาจากแบบบูรณาการซึ่งเท่าที่ผมมีความเข้าใจเพียงแค่จุดมุ่งหมายของการช่วยให้รูปแบบ …

26 regression  time-series  arima  autoregressive  intuition 

ฉันเข้าใจว่าหากกระบวนการขึ้นอยู่กับค่าของตัวเองก่อนหน้านี้ก็เป็นกระบวนการ AR หากขึ้นอยู่กับข้อผิดพลาดก่อนหน้านี้แสดงว่าเป็นกระบวนการ MA หนึ่งในสองสถานการณ์นี้จะเกิดขึ้นเมื่อใด ใครบ้างมีตัวอย่างที่ชัดเจนที่ให้ความกระจ่างในประเด็นพื้นฐานเกี่ยวกับความหมายของกระบวนการในการสร้างแบบจำลองที่ดีที่สุดในฐานะ MA vs AR?

21 time-series  autoregressive  moving-average 

กำลังคิดเกี่ยวกับการใช้เครือข่ายประสาทที่เกิดขึ้นอีกสำหรับการพยากรณ์อนุกรมเวลา โดยพื้นฐานแล้วพวกเขาใช้การเรียงลำดับของการถดถอยอัตโนมัติแบบไม่ใช่เชิงเส้นทั่วไปเมื่อเปรียบเทียบกับแบบจำลอง ARMA และ ARIMA ซึ่งใช้การถดถอยเชิงเส้นแบบอัตโนมัติ หากเรากำลังทำการถดถอยอัตโนมัติแบบไม่เป็นเชิงเส้นมันยังคงจำเป็นสำหรับอนุกรมเวลาที่จะหยุดนิ่งและเราจะต้องดำเนินการแตกต่างจากวิธีที่เราทำในแบบจำลอง ARIMA หรือไม่? หรือตัวละครที่ไม่ใช่เชิงเส้นของแบบจำลองให้ความสามารถในการจัดการกับอนุกรมเวลาที่ไม่หยุดนิ่งหรือไม่? ที่จะนำคำถามอีกวิธี: ข้อกำหนดความคงที่ (ในค่าเฉลี่ยและความแปรปรวน) สำหรับโมเดล ARMA และ ARIMA เนื่องจากความจริงที่ว่าโมเดลเหล่านี้เป็นแบบเส้นตรงหรือเป็นเพราะอย่างอื่นหรือไม่

17 time-series  autoregressive  nonlinear  stationarity 

ฉันมีปัญหาในการทำความเข้าใจว่าทำไมเราถึงสนใจว่ากระบวนการ MA นั้นกลับด้านหรือไม่ โปรดแก้ไขให้ฉันถ้าฉันผิด แต่ฉันสามารถเข้าใจได้ว่าทำไมเราถึงสนใจว่ากระบวนการ AR นั้นเป็นสาเหตุหรือไม่เช่นถ้าเราสามารถ "เขียนซ้ำ" เพื่อพูดเป็นผลรวมของพารามิเตอร์และเสียงสีขาว - เช่นกระบวนการเฉลี่ยเคลื่อนที่ ถ้าเป็นเช่นนั้นเราสามารถเห็นได้อย่างง่ายดายว่ากระบวนการ AR นั้นเป็นสาเหตุ อย่างไรก็ตามฉันมีปัญหาในการทำความเข้าใจว่าทำไมเราสนใจว่าเราสามารถแสดงกระบวนการ MA เป็นกระบวนการ AR ได้หรือไม่โดยแสดงให้เห็นว่ามันกลับไม่ได้ ฉันไม่เข้าใจว่าทำไมเราถึงสนใจ ความเข้าใจใด ๆ จะดีมาก

14 time-series  mathematical-statistics  autoregressive  moving-average 

1. ปัญหา ฉันมีการวัดตัวแปรโดยที่ซึ่งฉันมีการแจกแจงได้รับผ่าน MCMC ซึ่งสำหรับความเรียบง่ายฉันจะถือว่าเป็น gaussian ของค่าเฉลี่ยและความแปรปรวน 2 T = 1 , 2 , . , n f y t ( y t ) μ t σ 2 tytyty_tt=1,2,..,nt=1,2,..,nt=1,2,..,nfyt(yt)fyt(yt)f_{y_t}(y_t)μtμt\mu_tσ2tσt2\sigma_t^2 ฉันมีแบบจำลองทางกายภาพสำหรับการสังเกตเหล่านั้นพูดแต่ส่วนที่เหลือดูเหมือนจะมีความสัมพันธ์; โดยเฉพาะอย่างยิ่งผมมีเหตุผลทางกายภาพที่จะคิดว่าขั้นตอนจะพอเพียงที่จะคำนึงถึงความสัมพันธ์และผมวางแผนที่จะได้รับค่าสัมประสิทธิ์ของความพอดีผ่าน MCMC ซึ่งฉันต้องการโอกาส ฉันคิดว่าวิธีการแก้ปัญหาค่อนข้างง่าย แต่ฉันไม่แน่ใจ (ดูเหมือนง่ายมากที่ฉันคิดว่าฉันขาดอะไรไป)r t = μ t - g ( t ) A R ( 1 )g(t)g(t)g(t)rt=μt−g(t)rt=μt−g(t)r_t …

13 time-series  mcmc  autoregressive  likelihood 

เป็นเวลามากกว่า 2 ปีแล้วที่ฉันทำงานในซีรีย์ต่างเวลา ฉันได้อ่านบทความมากมายที่ ACF ใช้เพื่อระบุลำดับของคำ MA และ PACF สำหรับ AR มีกฎง่ายๆที่สำหรับ MA ความล่าช้าที่ ACF ปิดทันทีคือลำดับของ MA และในทำนองเดียวกันสำหรับ PACF และ AR นี่คือหนึ่งในบทความที่ฉันติดตามจาก PennState Eberly College of Science คำถามของฉันคือทำไมมันเป็นเช่นนั้น? สำหรับฉัน ACF ยังสามารถให้เทอม AR ได้ ฉันต้องการคำอธิบายของกฎง่ายๆที่กล่าวถึงข้างต้น ฉันไม่สามารถเข้าใจกฎง่ายๆได้อย่างง่ายดาย / ทางคณิตศาสตร์ว่าทำไม - การระบุรูปแบบ AR มักจะทำได้ดีที่สุดด้วย PACF การระบุรูปแบบ MA มักทำได้ดีที่สุดกับ ACF แทนที่จะเป็น PACF โปรดทราบ: - …

13 time-series  arima  autoregressive  moving-average 

โมเดลเชิงเส้นอย่างง่าย: ϵ t N ( 0 , σ 2 )x=αt+ϵtx=αt+ϵtx=\alpha t + \epsilon_tโดยที่ ~ iidϵtϵt\epsilon_tN(0,σ2)N(0,σ2)N(0,\sigma^2) ด้วยและE(x)=αtE(x)=αtE(x) = \alpha tVar(x)=σ2Var(x)=σ2Var(x)=\sigma^2 AR (1): Xt=αXt−1+ϵtXt=αXt−1+ϵtX_t =\alpha X_{t-1} + \epsilon_tโดยที่ ~ iidϵtϵt\epsilon_tN(0,σ2)N(0,σ2)N(0,\sigma^2) ด้วยและE(x)=αtE(x)=αtE(x) = \alpha tVar(x)=tσ2Var(x)=tσ2Var(x)=t\sigma^2 ดังนั้นโมเดลเชิงเส้นอย่างง่ายจึงถือได้ว่าเป็นโมเดลที่กำหนดขึ้นมาในขณะที่โมเดล AR (1) นั้นถือเป็นโมเดลสตาคาห์สติก ตามวิดีโอ Youtube โดย Ben Lambert - Stochastic เทียบกับกำหนดเหตุผลของ AR (1) ที่จะเรียกว่าเป็นแบบจำลองสุ่มเพราะความแปรปรวนของมันเพิ่มขึ้นตามเวลา คุณลักษณะของการแปรปรวนแบบไม่คงที่จะเป็นเกณฑ์ในการพิจารณาสุ่มหรือกำหนดขึ้นหรือไม่? ฉันยังไม่คิดว่าตัวแบบเชิงเส้นอย่างง่ายจะถูกกำหนดโดยสิ้นเชิงเนื่องจากเรามีคำว่าเกี่ยวข้องกับตัวแบบ ดังนั้นเราจึงมักจะมีการสุ่มในxดังนั้นระดับใดที่เราสามารถบอกว่าแบบจำลองนั้นกำหนดขึ้นหรือสุ่ม? …

11 regression  stochastic-processes  autoregressive  deterministic 

ฉันพยายามที่จะเข้าใจว่าทำไม OLS จึงให้ตัวประมาณค่าแบบอคติของกระบวนการ AR (1) พิจารณา ในรูปแบบนี้มีการละเมิด exogeneity ที่เข้มงวดเช่นและมีความสัมพันธ์กัน แต่และไม่มีความสัมพันธ์กัน แต่ถ้าสิ่งนี้เป็นจริงแล้วเหตุใดความเรียบง่ายที่ตามมาจึงไม่เกิดขึ้น Yเสื้อεเสื้อ= α + βYt - 1+εเสื้อ,~ฉันฉันdยังไม่มีข้อความ( 0 , 1 )Yเสื้อ=α+βYเสื้อ-1+εเสื้อ,εเสื้อ~ผมผมdยังไม่มีข้อความ(0,1). \begin{aligned} y_{t} &= \alpha + \beta y_{t-1} + \epsilon_{t}, \\ \epsilon_{t} &\stackrel{iid}{\sim} N(0,1). \end{aligned} Yเสื้อYเสื้อy_tεเสื้อεเสื้อ\epsilon_tYt - 1Yเสื้อ-1y_{t-1}εเสื้อεเสื้อ\epsilon_tPLIM β^=โคฟ(Yเสื้อ,Yt - 1)วาร์(Yt - 1)=Cov ( α + βYt - 1+εเสื้อ,Yt - …

11 time-series  least-squares  bias  autoregressive  estimators 

พิจารณาโมเดลAR ( ) (สมมติว่าค่าเฉลี่ยเป็นศูนย์สำหรับความเรียบง่าย):ppp xt=φ1xt−1+…+φpxt−p+εtxt=φ1xt−1+…+φpxt−p+εt x_t = \varphi_1 x_{t-1} + \dotsc + \varphi_p x_{t-p} + \varepsilon_t OLS ประมาณการ (เทียบเท่ากับเงื่อนไขประมาณการโอกาสสูงสุด) สำหรับเป็นที่รู้จักกันจะลำเอียงตามที่ระบุไว้ในหัวข้อที่ผ่านมาφ:=(φ1,…,φp)φ:=(φ1,…,φp)\mathbf{\varphi} := (\varphi_1,\dotsc,\varphi_p) (อยากรู้อยากเห็นฉันไม่สามารถหาอคติที่กล่าวถึงในแฮมิลตัน"การวิเคราะห์อนุกรมเวลา"หรือในตำราอนุกรมเวลาอื่น ๆ ไม่กี่อย่างไรก็ตามมันสามารถพบได้ในบันทึกการบรรยายต่างๆและบทความทางวิชาการเช่นนี้ ) ผมไม่สามารถที่จะหาไม่ว่าจะเป็นที่แน่นอนประมาณการความน่าจะเป็นสูงสุดของ AR ( ) จะลำเอียงหรือไม่ ดังนั้นคำถามแรกของฉันppp คำถามที่ 1:เป็นที่แน่นอนประมาณการความน่าจะเป็นสูงสุดของ AR ( ) รูปแบบของพารามิเตอร์อัตลำเอียง? (ให้เราสมมติว่ากระบวนการ AR ( ) เป็นแบบนิ่งมิฉะนั้นตัวประมาณจะไม่สอดคล้องกันเนื่องจากมันถูก จำกัด ในภูมิภาคที่อยู่นิ่ง; ดูเช่น"การวิเคราะห์อนุกรมเวลา"แฮมิลตัน, หน้า 123)pppφ1,…,φpφ1,…,φp\varphi_1,\dotsc,\varphi_pppp นอกจากนี้ คำถามที่ …

11 time-series  maximum-likelihood  autoregressive  unbiased-estimator 

ฉันพยายามใช้การถดถอยแบบ RF เพื่อคาดการณ์ประสิทธิภาพของโรงสีกระดาษ ฉันมีข้อมูลแบบนาทีต่อนาทีสำหรับอินพุต (อัตราและปริมาณของเยื่อไม้ที่เข้ามาใน ฯลฯ .. ) รวมถึงประสิทธิภาพของเครื่อง (กระดาษที่ผลิตพลังงานจากเครื่อง) และกำลังคาดการณ์ 10 นาที ล่วงหน้าเกี่ยวกับตัวแปรประสิทธิภาพ ฉันมีข้อมูล 12 เดือนดังนั้นได้แยกเป็นชุดฝึกอบรม 11 เดือนและเดือนสุดท้ายสำหรับการทดสอบ จนถึงตอนนี้ฉันได้สร้างคุณสมบัติใหม่ 10 รายการซึ่งมีค่าความล่าช้า 1-10 นาทีสำหรับตัวแปรประสิทธิภาพแต่ละตัวและใช้สิ่งเหล่านี้รวมทั้งอินพุตเพื่อทำการคาดการณ์ ประสิทธิภาพของชุดทดสอบค่อนข้างดี (ระบบสามารถคาดเดาได้ค่อนข้างมาก) แต่ฉันกังวลว่าฉันขาดอะไรบางอย่างในการเข้าใกล้ ตัวอย่างเช่นในบทความนี้ผู้เขียนระบุวิธีการของพวกเขาในการทดสอบความสามารถในการทำนายของรูปแบบป่าสุ่ม การจำลองดำเนินการโดยเพิ่มสัปดาห์ใหม่ของข้อมูลฝึกอบรมโมเดลใหม่โดยใช้ข้อมูลที่อัปเดตและคาดการณ์จำนวนการระบาดของสัปดาห์ถัดไป สิ่งนี้แตกต่างจากการใช้ข้อมูล 'ภายหลัง' ในอนุกรมเวลาเป็นการทดสอบอย่างไร ฉันควรตรวจสอบความถูกต้องของแบบจำลองการถดถอย RF ด้วยวิธีนี้เช่นเดียวกับชุดข้อมูลการทดสอบหรือไม่ นอกจากนี้วิธีการ 'autoregressive' แบบสุ่มเพื่อการถดถอยป่าแบบนี้ใช้ได้กับอนุกรมเวลาและฉันจำเป็นต้องสร้างตัวแปรที่ล้าหลังจำนวนมากหรือไม่ถ้าฉันสนใจการทำนาย 10 นาทีในอนาคต?

10 time-series  forecasting  cross-validation  random-forest  autoregressive 

อะไรคือวิธีปกติในการสร้างแบบจำลองอนุกรมเวลาไบนารี? มีกระดาษหรือหนังสือที่มีการรักษาไหม? ฉันคิดว่ากระบวนการแบบไบนารีที่มีความสัมพันธ์แบบอัตโนมัติที่แข็งแกร่ง บางอย่างเช่นสัญลักษณ์ของกระบวนการ AR (1) เริ่มต้นที่ศูนย์ Sayและ มีสัญญาณรบกวนสีขาว\ epsilon_t จากนั้นอนุกรมเวลาแบบไบนารี่(Y_t) _ {t \ ge 0} ที่กำหนดโดย Y_t = \ text {sign} (X_t) จะแสดงความสัมพันธ์อัตโนมัติซึ่งฉันต้องการแสดงด้วยรหัสต่อไปนี้X0= 0X0=0X_0 = 0Xt + 1= β1Xเสื้อ+ ϵเสื้อ,Xt+1=β1Xt+ϵt, X_{t+1} = \beta_1 X_t + \epsilon_t, εเสื้อϵt\epsilon_t( Yเสื้อ)t ≥ 0(Yt)t≥0(Y_t)_{t \ge 0}Yเสื้อ= sign ( Xเสื้อ)Yt=sign(Xt) Y_t = \text{sign}(X_t) set.seed(1) …

10 regression  time-series  logistic  binary-data  autoregressive 

เมื่อฉันประเมินการเดินแบบสุ่มด้วย AR (1) สัมประสิทธิ์ใกล้เคียงกับ 1 มาก แต่น้อยกว่าเสมอ อะไรคือเหตุผลทางคณิตศาสตร์ที่สัมประสิทธิ์ไม่มากกว่าหนึ่ง?

10 regression  autoregressive  random-walk 

ปัญหาหลักคือ: ฉันไม่สามารถรับค่าประมาณพารามิเตอร์ที่คล้ายกันกับ EViews และ R ด้วยเหตุผลที่ฉันไม่รู้จักตัวเองฉันจำเป็นต้องประเมินพารามิเตอร์สำหรับข้อมูลบางอย่างโดยใช้ตัวแสดงตัวอย่าง สิ่งนี้ทำได้โดยการเลือกตัวเลือก NLS (ไม่เชิงเส้นกำลังสองน้อยที่สุด) และใช้สูตรต่อไปนี้:indep_var c dep_var ar(1) EViews อ้างว่าพวกเขาประมาณกระบวนการเชิงเส้น AR (1) เช่น: โดยที่ข้อผิดพลาดถูกนิยามเป็น: โดยใช้สิ่งที่เทียบเท่า สมการ (ด้วยการแทนที่พีชคณิตบางส่วน): นอกจากนี้เธรดนี้ ที่ฟอรัม EViewsแนะนำว่าการประมาณค่า NLS ของพวกเขาถูกสร้างขึ้นโดยอัลกอริทึม Marquardtยูทียูที = ρ ⋅ ยูที- 1 + ε Y T = ( 1 - ρ ) α + ρ Y T - 1 …

10 r  autoregressive  software 

ฉันกำลังพยายามปรับโมเดลที่ไม่ต่อเนื่องใน R แต่ฉันไม่แน่ใจว่าจะทำอย่างไร ฉันได้อ่านแล้วว่าคุณสามารถจัดระเบียบตัวแปรตามในแถวต่างกันหนึ่งตัวสำหรับแต่ละการสังเกตเวลาและการใช้glmฟังก์ชั่นที่มีลิงค์ logit หรือ cloglog ในแง่นี้ฉันมีสามคอลัมน์: ID, Event(1 หรือ 0 ในแต่ละช่วงเวลา) และTime Elapsed(ตั้งแต่จุดเริ่มต้นของการสังเกต) รวมทั้ง covariates อื่น ๆ ฉันจะเขียนรหัสเพื่อให้พอดีกับรุ่นได้อย่างไร ตัวแปรตามคืออะไร ฉันเดาว่าฉันสามารถใช้Eventเป็นตัวแปรตามและรวมTime Elapsedอยู่ใน covariates แต่สิ่งที่เกิดขึ้นกับID? ฉันต้องการมันไหม ขอบคุณ

10 r  survival  pca  sas  matlab  neural-networks  r  logistic  spatial  spatial-interaction-model  r  time-series  econometrics  var  statistical-significance  t-test  cross-validation  sample-size  r  regression  optimization  least-squares  constrained-regression  nonparametric  ordinal-data  wilcoxon-signed-rank  references  neural-networks  jags  bugs  hierarchical-bayesian  gaussian-mixture  r  regression  svm  predictive-models  libsvm  scikit-learn  probability  self-study  stata  sample-size  spss  wilcoxon-mann-whitney  survey  ordinal-data  likert  group-differences  r  regression  anova  mathematical-statistics  normal-distribution  random-generation  truncation  repeated-measures  variance  variability  distributions  random-generation  uniform  regression  r  generalized-linear-model  goodness-of-fit  data-visualization  r  time-series  arima  autoregressive  confidence-interval  r  time-series  arima  autocorrelation  seasonality  hypothesis-testing  bayesian  frequentist  uninformative-prior  correlation  matlab  cross-correlation 

นี่เป็นเพียงตัวอย่างที่ฉันเจอหลายครั้งดังนั้นฉันจึงไม่มีข้อมูลตัวอย่าง ใช้แบบจำลองการถดถอยเชิงเส้นใน R: a.lm = lm(Y ~ x1 + x2) x1เป็นตัวแปรต่อเนื่อง x2เป็นหมวดหมู่และมีสามค่าเช่น "ต่ำ", "ปานกลาง" และ "สูง" อย่างไรก็ตามเอาต์พุตที่กำหนดโดย R จะเป็นดังนี้: summary(a.lm) Estimate Std. Error t value Pr(>|t|) (Intercept) 0.521 0.20 1.446 0.19 x1 -0.61 0.11 1.451 0.17 x2Low -0.78 0.22 -2.34 0.005 x2Medium -0.56 0.45 -2.34 0.005 ฉันเข้าใจว่า R แนะนำการเข้ารหัสแบบหลอกบางอย่างเกี่ยวกับปัจจัยดังกล่าว ( …

10 r  regression  categorical-data  regression-coefficients  categorical-encoding  machine-learning  random-forest  anova  spss  r  self-study  bootstrap  monte-carlo  r  multiple-regression  partitioning  neural-networks  normalization  machine-learning  svm  kernel-trick  self-study  survival  cox-model  repeated-measures  survey  likert  correlation  variance  sampling  meta-analysis  anova  independence  sample  assumptions  bayesian  covariance  r  regression  time-series  mathematical-statistics  graphical-model  machine-learning  linear-model  kernel-trick  linear-algebra  self-study  moments  function  correlation  spss  probability  confidence-interval  sampling  mean  population  r  generalized-linear-model  prediction  offset  data-visualization  clustering  sas  cart  binning  sas  logistic  causality  regression  self-study  standard-error  r  distributions  r  regression  time-series  multiple-regression  python  chi-squared  independence  sample  clustering  data-mining  rapidminer  probability  stochastic-processes  clustering  binary-data  dimensionality-reduction  svd  correspondence-analysis  data-visualization  excel  c#  hypothesis-testing  econometrics  survey  rating  composite  regression  least-squares  mcmc  markov-process  kullback-leibler  convergence  predictive-models  r  regression  anova  confidence-interval  survival  cox-model  hazard  normal-distribution  autoregressive  mixed-model  r  mixed-model  sas  hypothesis-testing  mediation  interaction