Вы находитесь здесь: StatMod.Ru Wiki » Полезная информация для учебы » Весенний семестр 2015-2016 уч. года » Статистический анализ временных рядов, 522 гр.

Различия

Показаны различия между двумя версиями страницы.

Ссылка на это сравнение

Предыдущая версия справа и слева Предыдущая версия
Следующая версия 		Предыдущая версия
study:spring2016:ts_pract [2016/02/18 23:00]
nina 		study:spring2016:ts_pract [2016/04/30 19:06] (текущий)
nina
Строка 12: Строка 12:
  
 ================== ==================
 +Здесь будут накапливаться вопросы по теории-практике семинара.\\
 +На {{study:spring2016:5ts_pract:timeseries20160430.pdf|30.04.2016}} --- это уже полный вариант
  
-Следующие занятия - среда, 24 февраля, начиная с 11:00, и 25 февраля, 15:25.+Зачет 19 мая, пересдача 26 мая, комиссия 31 мая. 
 + 
 + 
 + 
 + 
 + 
 +================== 
 +Следующее занятие - четверг 5 мая, 13:40\\ 
 +Задание: все делают прогноз своих данных по SSA, с оценкой параметров. 
 + 
 +Следующее занятие - четверг 28 апреля, 13:40\\ 
 +Мой рассказ про ARIMA 
 + 
 +Следующее занятие - четверг, 7,14,21 апреля, 13:40\\ 
 +Уже нужно смотреть, как делается прогноз SSA и оценка параметров 
 + 
 +Следующее занятие - четверг, 31 марта, 13:40\\ 
 +Задание для всех: построить для своих данных разложение на тренд, периодику, шум 
 +методами SSA, обычным seasonal decomposition и STL (http://www.wessa.net/download/stl.pdf) 
 + 
 +Следующее занятие - четверг, 24 марта, 13:40\\ 
 +Уже всем нужно научиться применять SSA (пакет Rssa) и с помощью него 
 +выделять тренд. Будьте готовыми начать рассказ 24-го. 
 + 
 +Следующее занятие - четверг, 17 марта, 13:40 
 + 
 +Следующее занятие - четверг, 10 марта, 13:40 
 + 
 +Следующие занятия - среда, 24 февраля, начиная с 11:00, и 25 февраля, 13:40.
  
 Задание: Провести анализ ряда - выделить тренд, исследовать частотные характеристики ряда и остатка после выделения Задание: Провести анализ ряда - выделить тренд, исследовать частотные характеристики ряда и остатка после выделения
-тренда.\\+тренда.
  
 Ряды можно найти самостоятельно, например, на таком ресурсе [[https://research.stlouisfed.org/fred2/categories/32447]], Ряды можно найти самостоятельно, например, на таком ресурсе [[https://research.stlouisfed.org/fred2/categories/32447]],
-а можно использовать ряды из этого {{study:spring2016:5ts_pract:ts.zip|архива}} (в одном файле несколько рядов). Для демонстрации каких-то эффектов можно дополнительно промоделировать ряд.\\+а можно использовать ряды из этого {{study:spring2016:5ts_pract:ts.zip|архива}} (в одном файле несколько рядов). Для демонстрации каких-то эффектов можно дополнительно промоделировать ряд.
  
-Вопросы (нужно их распределить между собой) на 24 (25) февраля.\\ +Вопросы (нужно их распределить между собой) на 24 (25) февраля. 
-1. Сглаживание временного ряда и выделение тренда. Использование фильтров для частотной фильтрации.\\ +  - Сглаживание временного ряда и выделение тренда. Использование фильтров для частотной фильтрации. 
-2. Выделение тренда и подавление шума. Использование фильтра (скользящего среднего). Зависимость результата от длины окна.\\ +  - Выделение тренда и подавление шума. Использование фильтра (скользящего среднего). Зависимость результата от длины окна. 
-3. Скользящее среднее, запаздывание, перерисовка. Продемонстрировать, как одно переходит в другое.\\ +  - Скользящее среднее, запаздывание, перерисовка. Продемонстрировать, как одно переходит в другое. 
-4. Определение поведения дисперсии шума. Оценить \sigma(n) и нанести на шум.\\ +  - Определение поведения дисперсии шума. Оценить \sigma(n) и нанести на шум. 
-5. Разные методы стабилизации дисперсии.\\ +  - Разные методы стабилизации дисперсии. 
-6. Выделение тренда у ряда с сезонностью (выбор длины окна в скользящем среднем).\\ +  - Выделение тренда у ряда с сезонностью (выбор длины окна в скользящем среднем). 
-7. Частотный анализ ряда с помощью периодограммы; анализ остатка после того, как выделили тренд.\\ +  - Частотный анализ ряда с помощью периодограммы; анализ остатка после того, как выделили тренд. 
-8. Переход к разностям – плюсы и минусы.\\ +  - Переход к разностям – плюсы и минусы. 
-9. Скользящее среднее и скользящая медиана.\\ +  - Скользящее среднее и скользящая медиана. 
-10. Амплитудно-частотная характеристика фильтра (АЧХ) - могу дать код, который ее вычисляет. Взять несколько фильтров, разность соседних точек, сумма соседних точек, …. Построить АЧХ, проинтерпретировать, показать, как действует, на конкретном временном ряде.\\ +  - Амплитудно-частотная характеристика фильтра (АЧХ) - могу дать код, который ее вычисляет. Взять несколько фильтров, разность соседних точек, сумма соседних точек, …. Построить АЧХ, проинтерпретировать, показать, как действует, на конкретном временном ряде. 
-11. Растекание частоты в периодограмме. Подправка длины ряда для ее устранения.+  - Растекание частоты в периодограмме. Подправка длины ряда для ее устранения. 
 +  - Выделение тренда с помощью параметрической регрессии.
  
 ================== ==================
Строка 46: Строка 77:
  
   * Статьи-tutorial для Rssa:\\   * Статьи-tutorial для Rssa:\\
-1. Базовый метод\\ +    * Базовый метод:  
-N.Golyandina, A.Korobeynikov +  N.Golyandina, A.Korobeynikov 
-Basic Singular Spectrum Analysis and Forecasting with R.  +  Basic Singular Spectrum Analysis and Forecasting with R.  
-Computational Statistics and Data Analysis. Volume 71, March 2014, pp.934-954. +  Computational Statistics and Data Analysis. Volume 71, March 2014, pp.934-954. 
 Версия в [[http://arxiv.org/abs/1206.6910|Arxiv]] Версия в [[http://arxiv.org/abs/1206.6910|Arxiv]]
-\\ +      * Многомерные обобщения метода и общая схема: 
-2. Многомерные обобщения метода и общая схема\\ +  N.Golyandina, A.Korobeynikov, A.Shlemov, K.Usevich. 
-N.Golyandina, A.Korobeynikov, A.Shlemov, K.Usevich. +  Multivariate and 2D Extensions of Singular Spectrum Analysis with the Rssa Package.  
-Multivariate and 2D Extensions of Singular Spectrum Analysis with the Rssa Package.  +  Journal of Statistical Software, v.67, Issue 2, 2015, pp.1-78. 
-Journal of Statistical Software, v.67, Issue 2, 2015, pp.1-78. +
 Открытый доступ к статье с кодом примеров: [[https://www.jstatsoft.org/article/view/v067i02|J.Stat.Soft.]]\\ Открытый доступ к статье с кодом примеров: [[https://www.jstatsoft.org/article/view/v067i02|J.Stat.Soft.]]\\
  
study/spring2016/ts_pract.1455825635.txt.gz · Последнее изменение: 2016/02/18 23:00 — nina
Наверх
CC Attribution-Noncommercial-Share Alike 4.0 International
Driven by DokuWiki Recent changes RSS feed Valid CSS Valid XHTML 1.0