时间序列的动态负二项回归 - 腾讯云开发者社区 - 腾讯云

开发者社区

文档建议反馈控制台

最新优惠活动

文章/答案/技术大牛

发布

ARIMA、ARIMAX、动态回归和OLS 回归预测多元时间序列

p=25220 当ARIMA模型包括其它时间序列作为输入变量时,被称为传递函数模型(transfer function model)、多变量时间序列模型(multivariate time series...传递函数模型是ARIMA模型的自然推广,Pankratz统称这种包含其它时间序列作为输入变量的ARIMA模型为动态回归。...xrg1 <- cbind # 删除截距 xreg1 <- xre1\[,-1\] # 重命名列 colnames <- c("Aays","Te","uiiy","Wnsed") 为 arima 预测的训练数据创建时间序列变量...1,2 的输入进行动态回归 x<-train\[order,\] ti_ag % mutate x1<-test testg % mutate 使用动态滞后变量的...MSE prynm<-predict # 动态回归的均方误差 mean((teunt - tPrecd)^2) 绘制预测与实际 plot abline

1.2K1 0

【Kaggle时间序列教程：时间序列入门之时间序列的线性回归（1）】

希望您能在本课程中获得有价值的知识和技能，提升对时间序列数据预测的理解和应用能力！什么是时间序列？时间序列是指按照时间顺序记录的一组数据或观测值。...请注意，我们有一列Hardcover带有时间索引的观测值Date。时间序列的线性回归在本课程的第一部分，我们将使用线性回归算法来构建预测模型。...线性回归在实践中广泛使用，并且自然地适应复杂的预测任务。线性回归算法学习如何根据其输入特征进行加权和。...在这个示例中，我们将进行一些将线性回归应用于时间步特征和滞后特征的练习。...通过绘制随时间变化的拟合值，我们可以看到将线性回归应用于时间虚拟变量时，如何生成由该方程定义的趋势线。滞后特征 Pandas 为我们提供了一种简单的方法来滞后序列，即shift()方法。

1111 0

您找到你想要的搜索结果了吗？

是的

没有找到

时间序列的自回归理论和实现

本篇文章结构如下: 自回归-理论和数学在Python中实现的自动回归自回归-选择最好的参数值结论自回归术语 AutoRegression (AR) 与来自统计的常规回归密切相关。...唯一的问题是 AR 模型使用来自相同输入变量的滞后格式数据——这就是 AutoRegression 的 Auto 部分。 AutoRegression 的预测能力有限，就像简单的移动平均线一样。...使用 AR 模型时，您只需要指定参数 p 的值。如果 p=1，则 AR 模型公式简化为：就这么简单！ p 的更高阶数往往会给出更好的预测结果，但仅限于某个点。...在 Python 中的实现自回归您今天将创建自己的数据集。...以下是数据集和预测在此模型顺序中的样子：使用 AIC 指标进行评估也很常见，因为它更倾向于简单的模型而不是复杂的模型。这两个指标都表明 AR(5) 是最好的模型。

7602 0

时间序列的自回归理论和实现

来源：DeepHub IMBA 本文约1700字，建议阅读5分钟本文将讨论时间序列的自回归理论与实现。...本篇文章结构如下：自回归-理论和数学在Python中实现的自动回归自回归-选择最好的参数值结论自回归术语 AutoRegression (AR) 与来自统计的常规回归密切相关。...唯一的问题是 AR 模型使用来自相同输入变量的滞后格式数据——这就是 AutoRegression 的 Auto 部分。 AutoRegression 的预测能力有限，就像简单的移动平均线一样。...在 Python 中的实现自回归您今天将创建自己的数据集。...以下是数据集和预测在此模型顺序中的样子：使用 AIC 指标进行评估也很常见，因为它更倾向于简单的模型而不是复杂的模型。这两个指标都表明 AR(5) 是最好的模型。

4612 0

时间序列TAR阈值自回归模型

这些模型捕捉线性时间序列模型无法捕获的行为，如极限循环，幅度相关频率和跳跃现象。数据示例 TAR模型通过抑制噪声项和截距并将阈值设置为0来获得： ? ?...模型估计一种方法和这里讨论的方法是条件最小二乘（CLS）方法。情况1.如果r和d都是已知的。情况2.如果r未知。 ?...最小AIC（MAIC）方法由于实际上两种制度的AR指令是未知的，因此需要一种方法来估计这些指标。...对于TAR模型，通过最小化AIC受试者在一定时间间隔内搜索阈值参数来估计参数，使得任何方案具有足够的估计数据。非线性测试使用滞后回归图进行检查。拟合的回归曲线不够直，表明可能存在非线性关系。...预测预测分布通常是非正常的和棘手的。通常，采用模拟方法进行预测。 ?

1.2K3 0

SVR回归_时间序列分析优缺点

大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。文章目录 1.SVR时间序列预测 2.SVR调参 3.SVR高斯核与过拟合 1.SVR时间序列预测 SVR可用于时间序列分析，但不是较好的选择。...现在一般采用LSTM神经网络来处理时间序列数据 # SVR预测 # 也可用于时间序列分析（ARIMA也可用于时间序列分析） import numpy as np from sklearn import...= mpl.colors.ListedColormap(['g', 'r']) x1_min, x1_max = extend(x[:, 0].min(), x[:, 0].max()) # 第0列的范围...x2_min, x2_max = extend(x[:, 1].min(), x[:, 1].max()) # 第1列的范围 x1, x2 = np.mgrid[x1_min:x1_max:300j...如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容，请发送邮件至举报，一经查实，本站将立刻删除。

1.2K3 0

用于时间序列数据的泊松回归模型

如果数据集是计数的时间序列，则会产生额外的建模复杂性，因为时间序列数据通常是自相关的。以前的计数会影响将来计数的值。...解决这个问题的一般补救办法如下: 在拟合回归模型之前，检查时间序列是否具有季节性，如果具有，则进行季节性调整。这样做，就算有季节性的自相关性，也可以解释得通。...对所有t进行时间序列的第一次差分，即y_t - y_(t-1)，并对差分时间序列进行白噪声测试。如果差分时间序列是白噪声，则原始时间序列是随机游走。在这种情况下，不需要进一步建模。...在季节性调整后的时间序列上拟合基于Poisson（或相关）计数的回归模型，但包括因变量y的滞后副本作为回归变量。在本文中，我们将解释如何使用方法(3)在计数的时间序列上拟合泊松或类泊松模型。...为了解决过度分散问题，我们将拟合具有以下NB2方差函数的负二项式回归模型： ? 这是我们的回归表达式。罢工是因变量，输出是我们的解释变量。

2.1K3 0

时间序列分析这件小事（二）--自回归

说到时间序列，那么就必须提起自回归了。什么是自回归呢，就是说未来的一个时点可以用之前的时点来进行回归预测，还是那一串数字，但是时间状态不同了，存在不同阶的时滞。...所以呢，我们首先要写一个时间滞后函数。...其实对于自回归而言，也是一样的道理，求取的就是不同时滞之间的相关系数。...，很简单，这样我们就算出来一阶自回归系数。...R当中还提供了一个更加好的函数，acf，就是atuo correlation function。所谓自回归系数函数呢就是不同滞后阶下的回归系数。

1K3 1

使用动态时间规整来同步时间序列数据

介绍在数据相关的职业生涯中遇到最痛苦的事情之一就是必须处理不同步的时间序列数据集。差异可能是由许多原因造成的——日光节约调整、不准确的SCADA信号和损坏的数据等等。...幸运的是，在新的“动态时间规整”技术的帮助下，我们能够对所有的非同步数据集应用一种适用于所有解决方案。动态时间规整简称DTW是一种计算两个数据序列之间的最佳匹配的技术。...，甚至可以将其应用于不同长度的数据集。DTW 的应用是无穷无尽的，可以将它用于时间和非时间数据，例如财务指标、股票市场指数、计算音频等。...可以使用下面的函数来创建时间序列图表。请确保时间戳采用正确的 dd-mm-yyyy hh:mm 格式，或者修改函数以适应你的数据。.../local_directory streamlit run synchronization.py 可以在同步之前和之后对数据进行可视化：总结动态时间规整可能是快速方便地同步时间序列数据的最有效的解决方案

1.2K4 0

动态时间规整 (DTW)计算时间序列相似度

原文在这里：https://medium.com/@n83072/dynamic-time-warping-dtw-cef508e6dd2d 當要計算時間序列資料的相似程度時，我們可以使用不同的距離計算方式...DTW就是其中一種距離方式計算，他的優勢在於：可以比較長度不同的資料：在實際生活裡，通常我們想比較的資料長度都是不固定的 delay也不怕：比如可以計算出Ａ序列的第一個資料點（ta1)對應到Ｂ序列的第五個資料點...(tb5)，強大的應用包括語音辨識（比較同一個人的說“hello”的方式，第一種正常說，第二種像樹懶一樣說出“Ｈeeeeeelllooooo”，DTW還是能偵測出你們是同一個人） python：我們先創造出三個相同長度的資料...distance僅考慮同個時間點下的兩的序列直線距離，無法捕捉到趨勢上的相似程度。...以上只是dtw的簡單小介紹，如果對背後的數學邏輯有興趣也歡迎一起討論作者：Nancy Sun

1.5K2 0

用于时间序列概率预测的分位数回归

图(A): 分位数回归分位数回归概念分位数回归是估计⼀组回归变量X与被解释变量Y的分位数之间线性关系的建模⽅法。以往的回归模型实际上是研究被解释变量的条件期望。...（2）中位数回归的估计⽅法与最⼩⼆乘法相⽐，估计结果对离群值则表现的更加稳健，⽽且，分位数回归对误差项并不要求很强的假设条件，因此对于⾮正态分布⽽⾔，分位数回归系数估计量则更加稳健。...分位数回归相对于蒙特卡罗模拟具有哪些优势呢？首先，分位数回归直接估计给定预测因子的响应变量的条件量值。这意味着，它不像蒙特卡罗模拟那样产生大量可能的结果，而是提供了响应变量分布的特定量级的估计值。...图(F)：置信区间与预测区间的区别首先，它们的目标不同：线性回归的主要目标是找到一条线，使预测值尽可能接近给定自变量值时因变量的条件均值。分位数回归旨在提供未来观测值的范围，在一定的置信度下。...系数的变化会影响预测的条件均值 Y。在分位数回归中，你可以选择依赖变量的不同量级来估计回归系数，通常是最小化绝对偏差的加权和，而不是使用OLS方法。

7091 0

TensorFlow HOWTO 4.2 多层感知机回归（时间序列）

4.2 多层感知机回归（时间序列）这篇教程中，我们使用多层感知机来预测时间序列，这是回归问题。操作步骤导入所需的包。...我知道时间序列有很多实用的特征，但是这篇教程中，为了展示 MLP 的强大，我仅仅使用最简单的特征，也就是乘客数的历史值，并根据历史值来预测当前值。...为时间序列划分训练集和测试集的时候，绝对不能打乱，而是应该把前一部分当做训练集，后一部分当做测试集。...因为在时间序列中，未来值依赖历史值，而历史值不依赖未来值，这样可以尽可能避免在训练中使用测试集的信息。...时间序列很容易过拟合，为了避免过拟合，建议不要将迭代数设置太大。

4795 0

R语言时间序列TAR阈值自回归模型

这些模型捕获了线性时间序列模型无法捕获的行为，例如周期，幅度相关的频率和跳跃现象。Tong和Lim（1980）使用阈值模型表明，该模型能够发现黑子数据出现的不对称周期性行为。...在r值范围内进行搜索，该值必须在时间序列的最小值和最大值之间，以确保该序列实际上超过阈值。然后从搜索中排除最高和最低10％的值在此受限频带内，针对不同的r = yt值估算TAR模型。...选择r的值，使对应的回归模型的残差平方和最小。...样例这里模拟的时间序列是1700年至1988年太阳黑子的年数量。在[174]中： #数据集 #太阳黑子序列，每年 plot.ts(sunsp ?...应用计量经济学时间序列 ----

8791 0

R语言时间序列TAR阈值自回归模型

这些模型捕获了线性时间序列模型无法捕获的行为，例如周期，幅度相关的频率和跳跃现象。Tong和Lim（1980）使用阈值模型表明，该模型能够发现黑子数据出现的不对称周期性行为。...一阶TAR模型的示例： σ是噪声标准偏差，Yt-1是阈值变量，r是阈值参数， {et}是具有零均值和单位方差的iid随机变量序列。每个线性子模型都称为一个机制。上面是两个机制的模型。...考虑以下简单的一阶TAR模型： #低机制参数 i1 = 0.3 p1 = 0.5 s1 = 1 #高机制参数 i2 = -0.2 p2 = -1.8 s2 = 1 thresh = -1 delay

890 0

Python中LSTM回归神经网络的时间序列预测

text、log类型到DataFrame #原有两列，时间和乘客数量，usecols=1：只取了乘客数量一列 plt.plot(data_csv) plt.show() #数据预处理 data_csv...,得到一个新的object并返回 ''' 接着我们进行数据集的创建，我们想通过前面几个月的流量来预测当月的流量，比如我们希望通过前两个月的流量来预测当月的流量，我们可以将前两个月的流量当做输入...，当月的流量当做输出。...同时我们需要将我们的数据集分为训练集和测试集，通过测试集的效果来测试模型的性能，这里我们简单的将前面几年的数据作为训练集，后面两年的数据作为测试集。...''' def create_dataset(dataset,look_back=2):#look_back 以前的时间步数用作输入变量来预测下一个时间段 dataX, dataY=[], []

1.1K9 2

自回归滞后模型进行多变量时间序列预测

一种常见的方法是将该变量其视为单变量时间序列。这样就有很多方法可以用来模拟这些系列。比如 ARIMA、指数平滑或 Facebook 的 Prophet，还有自回归的机器学习方法也可以使用。...自回归是大多数单变量时间序列模型的基础。它主要分为两个步骤。首先将(单变量)时间序列从一个值序列转换为一个矩阵。可以用用延时嵌入法（time delay embedding）来做到这一点。...它基于之前的最近值对每个值进行建模。然后建立一个回归模型。未来值表示目标变量。解释变量是过去最近的值。多元时间序列的思路与此类似，我们可以将其他变量的过去值添加到解释变量中。...这就是了被称为自回归分布式滞后方法。分布式滞后的意思指的是使用额外变量的滞后。现在我们把他们进行整合，时间序列中一个变量的未来值取决于它自身的滞后值以及其他变量的滞后值。...代码实现多变量时间序列通常是指许多相关产品的销售数据。我们这里以葡萄酒销售时间序列为例。当然ARDL方法也适用于零售以外的其他领域。转换时间序列首先使用下面的脚本转换时间序列。

1.1K5 0

时间序列分析这件小事（三）--自回归的假设检验

和线性回归一样，我们对参数是要做检验的。不是回归出了什么方程，什么系数我们就认了。...如果回归学的好的话，我们还会记得，在多元归中，我们有一个F检验，用来检验是否所有因子前面的回归系数是显著的，只要有一个显著，F检验就会拒绝零假设。在自回归中，我们也要对回归的显著性做一个假设。...时间序列的自回归检验通常有两种：Box-Pierce 与 Box-Ljung。两个大致一样，唯一的区别就是后者更加适合小样本。如果你的样本比较少，那么用后面一个比较好。...在R中，我们检验一下之前的那个序列。 #example 4 Box.test(yt) Box.test(yt,type = 'Ljung-Box') 检验的结果如下： ?...这里，P-value都很大，至少大于0.05，对应95%的显著性水平下，我都不能拒绝零假设，换句话说，我们不能说，存在显著的自回归关系。很显然，我们是随机产生的时间序列，所以是这个结果是正确的。

1.7K2 0

使用Keras进行时间序列预测回归问题的LSTM实现

基本简介 LSTM_learn 使用Keras进行时间序列预测回归问题的LSTM实现数据数据来自互联网，这些数据用于预测航空公司的人数，我们使用LSTM网络来解决这个问题关于此处模型构建...在输出序列中，返回单个 hidden state值还是返回全部time step 的 hidden state值。 False 返回单个， true 返回全部。...lstm1 存放的就是全部时间步的 hidden state。...state_h 存放的是最后一个时间步的 hidden state state_c 存放的是最后一个时间步的 cell state 一个输出例子，假设我们输入的时间步 time step=3 [array...lstm1的最后一个时间步的值相同。

6.7K5 1

用于时间序列概率预测的共形分位数回归

符合性得分涉及实际值与预测区间上下限之间的距离。如果实际值持续高于上限或下限，则应根据一致性得分调整预测区间，确保在选定的时间水平下，实际值在预测区间内。一致性得分是大括号中两个项中较大的一项。...左侧的负分表示实际值在预测区间内。右侧的正分数表示预测区间无法捕捉实际值。图(B)：一致性得分直方图可以根据容忍度确定一个阈值s。根据图(B)，95% 一致性得分是 6.0。...形式上，CQR 根据下面的公式 (2) 调整分位数回归的预测区间。它从下限Ql中减去阈值s，再将阈值s加到上限QU：公式（2）一致性得分可为负，表示所有预测区间均包含实际值。...CQR 的构建其过程可概括如下：首先，我们将历史时间序列数据分为训练期、校准期和测试期。然后在训练数据上训练分位数回归模型。应用训练模型生成校准数据的量化预测。...在图（E）中，95% 的情况下，实际值都在预测区间内，因为 CP 可以确保实际值在预测区间内的时间为95%。

3901 0

【时间序列】时间序列的智能异常检测方案

技术框架时间序列的统计算法通常是基于正态分布的假设、基于弱平稳性的假设、基于趋势性和周期性；有监督算法的分类问题又存在政府样本不平衡、不全面、负样本稀少难以获取的问题；基于以上两点，采用“无监督+...、指数移动平均算法、二次指数移动平均算法、三次指数移动平均算法、奇异值分解算法、自回归算法、深度学习算法时间序列分类特征：熵特征、小波分析特征、值分布特征（直方图分布、分时段的数据量分布） tsfresh...聚类随机抽样：可以将正样本先进行聚类，从每一类中随机抽取一定量样本使得总正样本和负样本的数量大体相当。 3. ...计算趋势性/单调性量值的单调性检测方法：EWMA平滑+线性回归率值的单调性检测方法：3-sigma+EWMA平滑+线性回归返回结果：上升、下降、平稳 image.png 3.1.3. ...image.png 类型三：不平稳序列，无趋势，有差异：模型选择动态阈值移动平均：pandas.Series().rolling().mean() 上下边界：原始序列和移动平均序列的MAE，标准差，

22.7K29 14

点击加载更多

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

扫码加入开发者社群

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

活动名称

广告关闭