autoregressive-models

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vars paquet de R - AIC après restreindre

J'ajuste un modèle d'autorégression vectorielle sur le paquet de données Canada dans le vars, puis je le restreigne en fonction d'une valeur t de 1,64. Je veux ensuite obtenir les critères d'informati

r time-series autoregressive-models 2017-09-12

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modèle arima pour plusieurs saisonnalités dans R

J'apprends à créer un modèle de prévision pour les séries temporelles qui ont plusieurs saisons. Voici le sous-ensemble de jeu de données auquel je me réfère. Cet ensemble de données comprend des poin

r time-series autoregressive-models 2016-06-29

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La fonction Auto.arima() n'entraîne pas de bruit blanc. Sinon, comment dois-je procéder pour modéliser les données?

Voici le tracé des données initiales (après avoir effectué une transformation de journal). Il est évident qu'il existe à la fois une tendance linéaire et une tendance saisonnière. Je peux répondre à c

r time-series moving-average model-fitting autoregressive-models 2017-04-25

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grid.arrange + ggplot2 sur la fonction de réponse impulsionnelle (IRF)

Je travaille dans un tracé de fonction de réponse impulsionnelle (à partir d'un modèle vectoriel auto-régressif) avec GGplot2 + grid.arrange. Ci-dessous je vous donne mon intrigue réelle et l'original

r ggplot2 autoregressive-models 2017-08-11

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Comment puis-je obtenir les statistiques t pour les résultats d'un modèle AR (1) dans R

J'ai des données de séries temporelles et j'ai exécuté un modèle AR (1) en utilisant mes données. Ce que je veux faire est de faire un test de la signification d'une intervention politique. Donc, mes

r autoregressive-models 2017-05-07

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VAR (1) fenêtre glissante (Autorégression vectorielle)

Quelqu'un peut-il m'aider à courir dans R VAR (1) (autorégression vectorielle) avec une fenêtre roulante sur une série chronologique multiple ET en quelque sorte stocker les Bcoef (coefficients) et ré

r autoregressive-models 2016-05-27

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La prévision de séries chronologiques Y (t + 1) avec les réseaux de neurones dans Matlab

I ont un ensemble de données I divisé en: formation: prédicteurs X_TR (1028records dans 14 variables) et Y_TR (1028records seule variable) d'application: X_APP (115 x 14), Y_APP (115x1), où chaque enr

matlab neural-network time-series forecasting autoregressive-models 2017-02-02

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Régression binomiale négative dynamique pour les séries chronologiques

J'ai des données de comptage et j'ai besoin de faire des analyses de séries temporelles en utilisant la régression binomiale négative dynamique car les données ont des problèmes d'autocorrélation et d

r autoregressive-models longitudinal 2017-02-08

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Prévision d'une série stationnaire avec Arima()

Je travaille sur un exercice de prévision. Le modèle préféré est un ARIMA (0,0,1) (0,1,1) 4 dans lequel il y a trois variables exogènes (la mise en garde 1, la mise en garde 2, la rupture). Ma variabl

r forecasting model-fitting code-statistics autoregressive-models 2017-02-21

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