الانتقال من المتوسط ، الارتباط الذاتي مصفوفة

الباكستان جريدة الإحصاء وبحوث العمليات سمير خالد صافي تقيس دالة الترابط الذاتي العلاقة بين الرصدات على مسافات مختلفة. نحن نستمد معادلات صريحة لمغاير غير متجانسة أسف للمتوسط ​​المتحرك للنظام q، ما (q). ونعتبر حالتين: أولا: عندما تتبع فترة الاضطراب هيكل مصفوفة التباين العام كوف (w i. w j) S مع s i، j 0 إج. ثانيا: عندما تكون العناصر القطرية من S ليست متطابقة ولكن s إيج 0 إيج، أي سدياغ (ق 11 ق 22 ،، ق ت). وتعتمد أشكال المعادلات الصريحة أساسا على معاملات المتوسط ​​المتحرك وهيكل التباين في شروط الاضطراب. عدم التجانس، التماثل، الترابط الذاتي، المتوسط ​​المتحرك، التباين. النص الكامل: لا يوجد حاليا أي رد. المتغاير المتعمم أسف لمتوسطات النماذج المتحركة في أشكال صريحة عدم التجانس، التماثل، الترابط الذاتي، المتوسط ​​المتحرك، التباين. الوصف تقيس دالة الترابط الذاتي (أسف) العلاقة بين الرصدات على مسافات مختلفة عن بعضها البعض. نحن نستمد معادلات صريحة لمغاير غير متجانسة أسف للمتوسط ​​المتحرك للنظام q، ما (q). ونعتبر حالتين: أولا: عندما تتبع فترة الاضطراب بنية مصفوفة التباين العام كوف (w i. w j) S مع s i، j sup1 0 i sup1 j. ثانيا: عندما تكون العناصر القطرية من S ليست متطابقة تماما ولكن s ij 0 i sup1 j، أي S دياغ (s 11 s 22، هيليب، s ت). وتعتمد أشكال المعادلات الصريحة أساسا على معاملات المتوسط ​​المتحرك وهيكل التباين في شروط الاضطراب. 2014-02-06 إيدنتيفيتيم تحليل السلسلة وتطبيقاتها: مع R أمثلة R سلسلة الوقت إصلاح سريع الصفحة يستخدم جافا سكريبت لتسليط الضوء على بناء الجملة. ليس من الضروري تشغيله، ولكن سوف يكون من الصعب قراءة التعليمات البرمجية. هذا هو مجرد نزهة قصيرة في الوقت المحدد سيريس حارة. نصيحتي هي لفتح R واللعب جنبا إلى جنب مع البرنامج التعليمي. نأمل، قمت بتثبيت R وجدت رمز على سطح المكتب الخاص بك الذي يبدو وكأنه R. حسنا، هو R. إذا كنت تستخدم لينكس، ثم التوقف عن النظر لأنه ليس هناك. مجرد فتح محطة وأدخل R (أو تثبيت R ستوديو.) إذا كنت تريد المزيد على الرسومات سلسلة الوقت، وخاصة باستخدام ggplot2. راجع الرسومات سريعة الإصلاح. ويهدف الإصلاح السريع لفضح لك الأساسية R قدرات سلسلة الوقت ويتم تصنيف متعة للأشخاص الذين تتراوح أعمارهم بين 8 إلى 80. وهذا ليس المقصود أن يكون درسا في تحليل سلسلة زمنية، ولكن إذا كنت تريد واحد، قد حاول هذا قصيرة سهلة بالطبع: لوز خطوات الطفل. أول جلسة R. الحصول على مريحة، ثم تبدأ لها ومحاولة بعض إضافة بسيطة: حسنا، الآن أنت خبير استخدام R. كانوا يحصلون على أستسا الآن: الآن بعد أن قمت بتحميلها، يمكننا أن نبدأ. دعونا نذهب أولا، ولعب جيدا مع مجموعة بيانات جونسون أمبير جونسون. وشملت في أستسا كما جي. أن دينوميت حرف من الأوقات الجيدة. أولا، ننظر في الأمر. وترى أن جي هو مجموعة من 84 أرقام تسمى كائن سلسلة زمنية. سيريموف الكائنات الخاصة بك: إذا كنت ماتلاب (أو ما شابه) المستخدم، قد تعتقد جي هو 84 مرة 1 ناقلات، ولكن لا. لديها النظام وطول، ولكن لا أبعاد (أي صفوف، لا أعمدة). R يدعو هذه الأنواع من ناقلات الكائنات لذلك عليك أن تكون حذرا. في R، المصفوفات لها أبعاد ولكن ناقلات لا - أنها مجرد نوع من تعلق حول في الفضاء الإلكتروني. الآن، دعونا جعل كائن سلسلة الوقت الشهري الذي يبدأ في يونيو من عام 2293. ندخل دوامة. لاحظ أن بيانات جونسون و جونسون هي أرباح ربع سنوية، وبالتالي فإن لديها تردد 4. سلسلة زمنية زردوز هي البيانات الشهرية، وبالتالي فقد تردد 12. يمكنك أيضا الحصول على بعض الأشياء المفيدة مع كائن تيسي، على سبيل المثال: الآن محاولة مؤامرة من بيانات جونسون جونسون: الرسم البياني هو أكثر نزوة قليلا من رمز سيعطي. لمزيد من التفاصيل، راجع صفحة "إصلاح الرسومات السريعة". هذا ينطبق على بقية المؤامرات سترى هنا. جرب هذه ومعرفة ما يحدث: وأثناء وجودك هنا، تحقق من plot. ts و ts. plot. لاحظ أنه إذا كانت البيانات الخاصة بك كائن سلسلة زمنية، سوف مؤامرة () تفعل خدعة (لمؤامرة زمنية بسيطة، وهذا هو). وإلا، سوف plot. ts () إكراه الرسم في مؤامرة زمنية. ماذا عن الترشيحطرق سلسلة جونسون أمب جونسون باستخدام متوسط ​​متحرك من جانبين يتيح محاولة هذا: فج (t) 8539 جي (t-2) frac14 جي (t) 1 frac14 جي (t) frac14 جي (t1) 8539 جي t2) وأيضا إضافة لويس (لويس - أنت تعرف الروتين) تناسب للمتعة. يتيح الفرق تسجيل البيانات وندعوه دلج. ثم لعب بشكل جيد مع دلجي. الآن رسم بياني ومؤامرة Q-Q، واحدة على رأس الأخرى (ولكن بطريقة لطيفة): يتيح التحقق من هيكل الارتباط دلجي باستخدام تقنيات مختلفة. أولا، ننظر جيدا في شبكة من سكاتيربلوتس من دلج (t) مقابل القيم المتخلفة. خطوط هي لويس تناسب والعينة أسف الأزرق في المربع. الآن يتيح إلقاء نظرة على أسف و باسف من دلجي. لاحظ أن محور لاغ هو من حيث التردد. لذلك 1،2،3،4،5 تتوافق مع التأخر 4،8،12،16،20 لأن التردد 4 هنا. إذا كنت لا تحب هذا النوع من العلامات، يمكنك استبدال دلج في أي من أعلاه من قبل تيسي (دلجي، freq1) على سبيل المثال. أسف (تيسي (دلج، freq1)، 20) الانتقال، يتيح محاولة تحلل هيكلي من سجل (جي) خطأ موسم الاتجاه باستخدام لويس. إذا كنت ترغب في فحص البقايا، على سبيل المثال، ثيري في dogtime. series، 3. العمود الثالث من السلسلة الناتجة (المكونات الموسمية والاتجاه في العمودين 1 و 2). تحقق من أسف من المخلفات، أسف (dogtime. series، 3) بقايا أرنت أبيض - لا حتى قريبة. يمكنك أن تفعل قليلا (القليل جدا) أفضل باستخدام نافذة الموسمية المحلية، بدلا من النافذة العالمية المستخدمة من قبل تحديد لكل. اكتب ستل للحصول على التفاصيل. ثيريس أيضا شيء يسمى ستروكتس التي من شأنها أن تناسب النماذج الهيكلية البارامترية. نحن لا نستخدم هذه الوظائف في النص عندما نقدم النمذجة الهيكلية في الفصل 6 لأننا نفضل استخدام برامجنا الخاصة. لوز هذا هو الوقت المناسب لشرح. في ما سبق، الكلب هو كائن يحتوي على مجموعة من الأشياء (المصطلح التقني). إذا كنت اكتب الكلب. سترى المكونات، وإذا قمت بكتابة ملخص (الكلب) عليك الحصول على ملخص قليلا من النتائج. واحد من مكونات الكلب هو time. series. الذي يحتوي على سلسلة الناتجة (الموسمية، الاتجاه، والباقي). لرؤية هذا المكون من كلب الكائن. يمكنك كتابة dogtime. series (وسترى 3 سلسلة، وآخر منها يحتوي على المخلفات). وهذه هي قصة. سترى المزيد من الأمثلة ونحن نتحرك على طول. والآن جيدا مشكلة من الفصل 2. كانت لتناسب سجل الانحدار (جي) بيتايمي ألفا 1 Q1 ألفا 2 Q2 ألفا 3 Q3 ألفا 4 Q4 إبسيلون حيث تشى هو مؤشر للربع الأول 1،2،3،4 . ثم فحص جيدا البقايا. يمكنك عرض مصفوفة نموذج (مع المتغيرات وهمية) بهذه الطريقة: الآن تحقق من ما حدث. ننظر إلى مؤامرة من الملاحظات والقيم المجهزة لها: مما يدل على أن مؤامرة من البيانات مع تناسب فرضه لا يستحق الفضاء السيبراني يستغرق. ولكن مؤامرة من المخلفات و أسف من المخلفات يستحق وزنه في جول: هل تلك البقايا تبدو بيضاء تجاهل الارتباط 0-تأخر، ودائما 1. تلميح: الجواب هو لا. وبالتالي فإن الانحدار أعلاه هو نوغاتوري. حتى ماذا يكون العلاج عذرا، عليك أن تأخذ الطبقة لأن هذا ليس درسا في السلاسل الزمنية. حذرت لك في الأعلى. عليك أن تكون حذرا عندما تراجعت سلسلة زمنية واحدة على مكونات متخلفة من آخر باستخدام لم (). هناك حزمة تسمى دينلم التي تجعل من السهل لتناسب الانحدارات المتخلفة، و إل مناقشة هذا الحق بعد هذا المثال. إذا كنت تستخدم لم (). ثم ما عليك القيام به هو ربط سلسلة معا باستخدام ts. intersect. إذا كنت لا التعادل سلسلة معا، فإنها لن تكون محاذاة بشكل صحيح. هيريس مثال على تراجع وفيات القلب والأوعية الدموية أسبوعيا (سمورت) على تلوث الجسيمات (جزء) في القيمة الحالية وأربعة أسابيع متأخرة (حوالي شهر). للحصول على تفاصيل حول مجموعة البيانات، راجع الفصل 2. تأكد من تحميل أستسا. ملاحظة: لم تكن هناك حاجة لإعادة تسمية تأخر (جزء، -4) إلى part4. مجرد مثال على ما يمكنك القيام به. بديل عن ما سبق هو دينلم الحزمة التي يجب أن تكون مثبتة، بطبيعة الحال (كما فعلنا ل أستسا هناك في البداية). بعد تثبيت الحزمة، يمكنك أن تفعل المثال السابق على النحو التالي: حسنا، وقتها لمحاكاة. العمود الفقري لمحاكاة أريما هو arima. sim (). وإليك بعض الأمثلة لا يظهر الإخراج هنا حتى أنت بنفسك. باستخدام أستسا من السهل لتناسب نموذج أريما: قد تكون أتساءل عن الفرق بين إيك و إيك أعلاه. لذلك عليك أن تقرأ النص أو مجرد لا تقلق بشأن ذلك لأنه لا يستحق تخريب يومك التفكير في ذلك. ونعم، تلك البقايا تبدو بيضاء. إذا كنت تريد أن تفعل التنبؤ أريما، يتم تضمين sarima. for في أستسا. والآن لبعض الانحدار مع أخطاء أوتوكوريلاتد. وكان من المقرر أن يتناسب مع النموذج M t ألفا بيتات غاماب t t t حيث M t و P t هي نسبة الوفيات (كمورت) والجسيمات (الجزء)، و e t هو خطأ أوتوكورلاتد. أولا، القيام تناسب عملية شريان الحياة للسودان والتحقق من المخلفات: تناسب الآن نموذج التحليل المتبقي (لا يظهر) تبدو مثالية. هيريس نموذج أرماكس، M t بيتا 0 في 1 M t-1 في 2 M t-2 بيتا 1 t بيتا 2 T t-1 بيتا 3 P t بيتا 4 P t-4 e t. حيث قد يكون t t أوتوكورلاتد. أولا نحاول أرماكس (p2، q0)، ثم ننظر في بقايا وتحقيق ثيريس أي ارتباط اليسار، لذلك تم القيام به. وأخيرا، تحليل طيفي كيكي: هذا كل شيء في الوقت الراهن. إذا كنت ترغب في المزيد من الرسومات على سلسلة الوقت، راجع أدوات إدخال الرسومات الرسومات سريعة الإصلاح على نحو مماثل، داتافريم يحتوي على طريقة كوف لحساب التباينات الزوجية بين السلسلة في داتافريم، وأيضا استبعاد قيم نانول. وبافتراض أن البيانات المفقودة مفقودة عشوائيا، فإن ذلك يؤدي إلى تقدير لمصفوفة التباين المشترك غير المتحيز. ومع ذلك، قد لا يكون هذا التقدير مقبولا بالنسبة لكثير من التطبيقات لأن مصفوفة التباين المقدرة غير مضمونة لتكون شبه محددة. وهذا يمكن أن يؤدي إلى ارتباطات تقديرية لها قيم مطلقة أكبر من واحد، و أن مصفوفة التباين غير قابل للانعكاس. انظر تقدير مصفوفات التغاير لمزيد من التفاصيل. كما يدعم DataFrame. cov كلمة رئيسية اختيارية مينبيريودس تحدد الحد الأدنى المطلوب من الملاحظات لكل زوج عمود من أجل الحصول على نتيجة صالحة. يتم تحديد الأوزان المستخدمة في النافذة بواسطة الكلمة الرئيسية وينتيب. قائمة أنواع المعترف بها هي: بوكسكار تريانغ بلاكمان هامنج بارتليت بارزن بوهمان بلاكمانهاريس نوتال بارثان كايزر (يحتاج بيتا) غاوسيان (يحتاج ستد) جينيرالغوسيان (يحتاج السلطة، العرض) سليبيان (يحتاج العرض). لاحظ أن نافذة بوكسكار تعادل يعني (). بالنسبة لبعض وظائف النوافذ، يجب تحديد معلمات إضافية: ل. سوم () مع وينتيب. لا يوجد التطبيع القيام به إلى الأوزان للنافذة. تمرير الأوزان المخصصة من 1، 1، 1 سوف تسفر عن نتيجة مختلفة من تمرير الأوزان من 2، 2، 2. على سبيل المثال. عند تمرير وينتيب بدلا من تحديد أوزان صريحة، الأوزان هي بالفعل تطبيع بحيث أكبر وزن هو 1. على النقيض من ذلك، فإن طبيعة. mean () حساب بحيث يتم تطبيع الأوزان فيما يتعلق بعضها البعض. أوزان 1، 1، 1 و 2، 2، 2 تعطي نفس النتيجة. وقت علم المتداول الجديد في الإصدار 0.19.0. الجديد في الإصدار 0.19.0 هي القدرة على تمرير الإزاحة (أو قابلة للتحويل) إلى. rolling () طريقة ويكون لها إنتاج نوافذ متغيرة الحجم استنادا إلى نافذة الوقت مرت. لكل نقطة زمنية، وهذا يشمل جميع القيم السابقة التي تحدث داخل دلتا الوقت المشار إليها. ويمكن أن يكون هذا مفيدا بشكل خاص لمؤشر الترددات غير المنتظمة. هذا هو مؤشر الترددات العادية. استخدام معامل نافذة عدد صحيح يعمل على لفة على طول تردد النافذة. ويتيح تحديد الإزاحة مواصفات أكثر سهولة للتردد المتداول. باستخدام مؤشر غير منتظم، ولكن لا يزال رتابة، المتداول مع نافذة عدد صحيح لا نقل أي حساب خاص. استخدام مواصفات الوقت يولد نوافذ متغيرة لهذه البيانات متفرق. وعلاوة على ذلك، نسمح الآن اختياري على المعلمة لتحديد عمود (بدلا من الافتراضي الفهرس) في داتافريم. الوقت المتداول المتداول مقابل إعادة أخذ العينات باستخدام. rolling () مع فهرس يستند إلى الوقت يشبه إلى حد كبير إعادة اختزال. كلاهما يعمل وأداء عمليات الاختزال على كائنات الباندا بفهرسة الوقت. عند استخدام. rolling () مع إزاحة. الإزاحة هي دلتا الوقت. اتخاذ نافذة في الوراء في الوقت تبحث، وتجميع كل القيم في تلك النافذة (بما في ذلك نقطة النهاية، ولكن ليس نقطة البداية). هذه هي القيمة الجديدة عند هذه النقطة في النتيجة. هذه هي النوافذ ذات الحجم المتغير في مساحة زمنية لكل نقطة من المدخلات. سوف تحصل على نفس الحجم نتيجة المدخلات. عند استخدام. resample () مع إزاحة. إنشاء مؤشر جديد هو تواتر الإزاحة. ولكل حاوية تردد، يتم تجميع النقاط المجمعة من المدخلات داخل نافذة النظر في الوقت المناسب التي تقع في تلك الحاوية. وتكون نتيجة هذا التجميع ناتج نقطة التردد هذه. النوافذ هي حجم حجم ثابت في مساحة التردد. سيكون لديك نتيجة شكل تردد منتظم بين دقيقة والحد الأقصى للكائن المدخلات الأصلية. كي تختصر. المتداول () عملية إطار يستند إلى الوقت، بينما. resample () عملية إطار يستند إلى تردد. توسيط ويندوز يتم تعيين التسميات بشكل افتراضي على الحافة اليسرى للنافذة، ولكن تتوفر كلمة رئيسية مركزية بحيث يمكن تعيين التصنيفات في المركز. دوال ويندو فونكتيونس كوف () و كور () يمكن حساب إحصاءات نافذة متحركة حول سلسلتين أو أي مجموعة من داتافراميزيريز أو داتافرامداتافريم. هنا هو السلوك في كل حالة: سلسلتين. حساب إحصاء الاقتران. DataFrameSeries. حساب الإحصاءات لكل عمود من داتافريم مع سلسلة مرت، وبالتالي إرجاع داتافريم. DataFrameDataFrame. افتراضيا حساب الإحصائية لمطابقة أسماء الأعمدة، وإرجاع داتافريم. إذا تم تمرير وسيطة الكلمة الرئيسية بيرويزترو ثم يحسب الإحصائية لكل زوج من الأعمدة، فارجع لوحة العناصر التي هي التواريخ المعنية (انظر القسم التالي). الحوسبة المتغايرات المتداخلة الازدواجية والارتباطات في تحليل البيانات المالية وغيرها من المجالات it8217s المشتركة لحساب التباين والمصفوفات الارتباط لمجموعة من السلاسل الزمنية. وكثيرا ما يكون المرء مهتما أيضا بتباين نافذة النافذة ومصفوفات الارتباط. ويمكن القيام بذلك عن طريق تمرير وسيطة الكلمة الرئيسية الزوجية، والتي في حالة مدخلات داتافريم سوف تسفر عن لوحة العناصر التي هي التواريخ المعنية. وفي حالة وسيطة داتافريم واحدة، يمكن حذف الوسيطة الزوجية: يتم تجاهل القيم المفقودة ويتم حساب كل إدخال باستخدام الملاحظات الكاملة الزوجية. يرجى الاطلاع على قسم التباين في التحذيرات المرتبطة بهذه الطريقة لحساب التباين المشترك ومصفوفات الارتباط. وبصرف النظر عن عدم وجود معلمة نافذة، هذه الوظائف لها نفس واجهات مثل نظرائهم. rolling. مثل أعلاه، المعلمات التي يقبلونها جميعا هي: مينبيريودس. عتبة نقاط البيانات غير الفارغة المطلوبة. الافتراضات إلى الحد الأدنى اللازم لحساب الإحصائية. لا نانس سيتم إخراج مرة واحدة وقد شوهدت نقاط البيانات غير فارغة نول. مركز. منطقي، ما إذا كان سيتم تعيين التسميات في مركز (الافتراضي هو فالس) إخراج أساليب. rolling و. إكسباندينغ لا نان إذا كان هناك على الأقل مينبيريودس القيم غير فارغة في الإطار الحالي. هذا يختلف عن كومسوم. cumprod. cummax. و الكمون. التي تعود نان في الإخراج أينما واجه نان في المدخلات. وستكون إحصائية النافذة الآخذة في الاتساع أكثر استقرارا (وأقل استجابة) من نظيرتها المتداول النافذة حيث أن حجم النافذة المتزايد يقلل من التأثير النسبي لنقطة بيانات فردية. وكمثال على ذلك، هنا هو الناتج المتوسط ​​() لمجموعة بيانات السلاسل الزمنية السابقة: ويندوز المرجح أضعافا مضاعفة مجموعة من الوظائف ذات الصلة هي إصدارات مرجحة أضعافا مضاعفة للعديد من الإحصائيات المذكورة أعلاه. يتم الوصول إلى واجهة مماثلة ل. rolling و. إكسباندينغ من خلال طريقة. ewm لتلقي كائن إوم. يتم توفير عدد من طرق إو المتزايدة أضعافا مضاعفة: