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For questions regarding programming in ECMAScript (JavaScript/JS) and its various dialects/implementations (excluding ActionScript). Note JavaScript is NOT the same as Java! Please include all relevant tags on your question; e.g., [node.js], [jquery], [json], [reactjs], [angular], [ember.js], [vue.js], [typescript], [svelte], etc.
python - 自己回帰モデルを EEG 時系列に適合させる
そこで、 ARモデルを EEG データに適合させ、AR 係数をデータのクラスタリングまたは分類の特徴として使用できることを読みました。
品質管理のステップとして、また説明の補助として、適合モデルによって生成/シミュレートされた時系列のタイプを視覚的に確認したいと考えました。これにより、K 平均法または分類のために何かを行っている場合に、プロトタイプ モデルを表示することもできます。
ただし、生成できるのはノイズだけです。
私が望むものに到達するためのステップは、大歓迎です。
プロット時:
matlab - NARX ニューラル ネットワーク予測?
Matlab が提供する NARX ニューラル ネットワーク ソリューションを使用して、時系列の問題を解決しようとしています。実際の値を予測する方法を理解しようとしていますが、得られる結果はほぼ完璧です! エラーは非常に小さいため、実際に予測しているかどうかはわかりません。私は自分がすべてを正しく行っていることを確認したいだけです！
基本的に、GUI ソリューションを使用していくつかのサンプルでネットワークをトレーニングします。次に、次のスクリプトを使用して、新しいサンプルでニューラル ネットワークをテストします。
私が得ているグラフは、元のターゲット時系列関数とほぼ同じです。エラーは非常に小さく、唯一の違いは、グラフ (Y) が 2 サンプル左にシフトしていることです。しかし、私は本当に予測していますか？
グラフの一部を次に示します。
前もって感謝します！
更新: 実際の予測グラフは、左ではなく右にシフトされています。preparets 関数 (青) によって提供されるターゲットは、前に発生します! したがって、実際に予測していることを示しているわけではありません。
r - Auto.arima に注文が表示されない
R で auto.arima 関数を使用して有馬モデルを適合させようとしています。データが非定常であっても、結果は順序 (0,0,0) を示しています。
auto.arima(x,approximation=TRUE)
非ゼロ平均の ARIMA(0,0,0)
なぜそのような結果が得られるのか、誰かアドバイスできますか? ところで、私はこの関数を 10 個のデータ ポイントのみで実行しています。
r - Rでは、VARモデルを実行するvarsパッケージを使用して、p引数内で特定のラグを1つ指定する方法は?
vars パッケージで四半期データを使用して VAR モデルを開発しています。自動回帰を指定するには、このパッケージ内の VAR 関数で 2 つの選択肢があります。「lag.max」を使用して設定した最大値まで、R に最適なラグを選択させることができます。この場合、四半期ごとのデータがあるので、4 に設定します。ただし、この関数がこの方法で最適なラグをどれだけうまく選択できるかはわかりません。そのようにするたびに、R は最初の 3 つの四半期ラグを選択しているように見えます。理論と実践では、Lag 4 は季節性 (四半期ごとのデータ) を反映するため、多くの場合、他のラグよりも優れていることが示唆されています。ラグを指定するもう 1 つの方法は、「p」引数を使用することです。したがって、p = 1 と指定すると、1 番目のラグが実行されます。ただし、p = 4; を実行すると、4番目のラグ（私が欲しいもの）だけではありません。その代わり、4番目のラグまで4つのラグすべてを実行します（ラグ1、ラグ2、ラグ3、ラグ4）。Lag 4だけを使用してどのように指定できますか? VAR モデルの実際の構造にブレーキがかかっているので、それは不可能なのでしょうか?
r - R の auto.arima のトレーニング データ セット
私は約10000の時系列を持っています。
auto.arima 関数を使いたかったhttp://www.inside-r.org/packages/cran/forecast/docs/auto.arima
10000 時系列の auto.arima モデルの精度をテストしたかったのです。私はデータ ポイントの 20% を差し控えており (40 のうちのサンプルが表示される場合は 8 を差し控えます)、auto.arima に予測させます。次に、生成された 8 つの値を実際の 8 つの値と比較できます。
しかし、ARIMA モデルの精度をテストする正式な方法はありますか? 私のアプローチは正しいですか？
サンプル時系列 1
時系列2
python - MATLAB で多変量 AR モデルを作成する
以下のように、MATLAB や Python で 2 つのベクトル時系列を作成したいと考えています。
Variances = 1と0.7、それぞれ。
これを行うにはどうすればよいでしょうか... X(t) については、MATLAB で次のようにコーディングできます。
Y(t)誰かがMATLAB および/または Python の両方で行う方法についての洞察を提供できますか? ありがとうございました！
r - 自己回帰係数の範囲
プロセスが強力な平均復帰、平均復帰、ランダム ウォークなどであるかどうかを示す AR 係数の「経験則」範囲 (またはより具体的には何か) があるかどうか疑問に思っていました。アドバイスをいただければ幸いです。例: AR(1) 分位点回帰 (線が交差していないと仮定) の特定のレベルの AR 係数は次のとおりです。
- 0.05 = 1.02
- 0.15 = 0.95
- 0.50 = 0.72
- 0.85 = 0.25
- 0.95 = 1.5
言うまでもなく、プロセスは 0.05 と 0.95 でランダム ウォークとして機能しますが、残りの範囲はどうでしょうか?