'n positiewe eksponent wat gebruik word om die tricube gewigte bereken. Power3 gee die gewone tricube gewigte. Kleiner waardes gee meer selfs gewig. Moet groter as 0. Besonderhede Hierdie funksie glad 'n vektor (beskou as 'n tydreeks) met behulp van 'n bewegende gemiddelde met tricube gewigte. Spesifiek, die funksie bere hardloop geweegde middel van w agtereenvolgende waardes van x. waar die venster breedte w is gelyk aan 2h1 met h 2floor (spanlength (x) / 2). Die venster breedte w is altyd vreemd sodat elke venster het een van die oorspronklike x-waardes in die middel. Elke geweegde gemiddelde gebruik van 'n stel van tricube gewigte sodat waardes naby die einde van die venster minder gewig te ontvang. Die gladder gee 'n vektor van dieselfde lengte as insette. Aan die begin en einde van die vektor, is die reeks beskou word uitgebrei deur ontbrekende waardes, en die geweegde gemiddelde word bereken net oor die waargenome waardes. Met ander woorde, is die breedte venster verminder tot H1 op die grense met asimmetriese gewigte. Die gevolg van hierdie funksie is soortgelyk aan 'n kleinste kwadrate loess kurwe van graad nul, met 'n paar verskille. In die eerste plek is 'n kontinuïteit regstelling toegepas word wanneer die berekening van die afstand na die naburige punte, sodat presies w punte ingesluit met 'n positiewe gewigte in elk gemiddeld. Tweedens, die span halveer aan die einde punte sodat die gladder is meer sensitief vir tendense aan die einde. Die funksie filter in die statistieke pakket staan bekend as die berekeninge lae-vlak doen. Hierdie funksie word deur barcodeplot om verryking wurms te bereken. Waarde Numeriese vektor van dieselfde lengte as x bevat stryk waardes. Outeur (s) ingeboude funksies Uittreksel of substringe vervang in 'n karakter vektor. x LT quotabcdefquot substr (x, 2, 4) is quotbcdquot substr (x, 2, 4) LT quot22222quot is quota222efquot soek patroon in x. Indien ONWAAR vaste dan patroon is 'n gewone uitdrukking. As fixedTRUE dan patroon is 'n teks string. Opbrengste wat ooreenstem met die indekse. grep (quotAquot, c (quotbquot, quotAquot, quotcquot), fixedTRUE) gee terug 2 Vind patroon in x en vervang met die vervanging teks. As fixedFALSE dan patroon is 'n gewone uitdrukking. As vaste T dan patroon is 'n teks string. sub (quotsquot, quot. quot, quotHello Therequot) gee terug quotHello. Therequot Split die elemente van karakter vektor x by split. strsplit (quotabcquot, quotquot) gee terug 3 element vektor quotaquot, quotbquot, quotcquot koppel snare na die gebruik van September string te skei. plak (quotxquot, 1: 3, sepquotquot) opbrengste c (quotx1quot, quotx2quot quotx3quot) plak (quotxquot, 1: 3, sepquotMquot) opbrengste c (quotxM1quot, quotxM2quot quotxM3quot) plak (quotToday isquot, datum ()) R ACF (ts. unie ()): ontbrekende waardes in Object Ek het 2 tydreekse (klas 39ts39) en ek wil die ACF vir ieder en die gesamentlike CCF behulp ACF (ts. union plot (TS1, ts2)). Volgens die ts. union hulp, quotts. union boekies met NAS om die totale tyd coveragequot maar die probleem blyk te wees dat een reeks het 'n enkele NA terwyl die ander het 2 NAS. Beide reeks het 792 rye (datum, waarde). Die opdrag en R39s reaksie is: ACF (ts. union (dalles. disch. ts, dalles. temp. ts)) Fout in na. fail. default (as. ts (x)). ontbrekende waardes in voorwerp Is daar 'n manier om die data masseer so ts. union () die insette aanvaar en gaan dit goed om ACF () Deelversamelings van die data via dput () c (162000L, 127000L, 151000L, 172000L, 136000L, 150000L ) Soek Besprekings Rich Shepard Ek moes in die eerste boodskap dat wanneer ek probeer om met behulp van die twee tydreekse met die NAS verwyder, ts. union het vir my gesê die volgorde lengtes verskil. Volgens die ts. union hulp wat enkele verskil (790 vs 791) moes gewees opgestopte met 'n NA as ek reg verstaan die hulp bladsy. Rich op 27 Maart 2014 by 12:44 op Woensdag, 26 Maart 2014, Rich Shepard het geskryf: Volgens die ts. union hulp, quotts. union boekies met NAS om die totale tyd coveragequot maar die probleem blyk te wees dat een reeks het 'n enkele NA terwyl die ander het 2 NAS. Beide reeks het 792 rye (datum, waarde). Ek moes in die eerste boodskap dat wanneer ek probeer om met behulp van die twee tydreekse met die NAS verwyder, ts. union het vir my gesê die volgorde lengtes verskil. Volgens die ts. union hulp wat enkele verskil (790 vs 791) moes gewees opgestopte met 'n NA as ek reg verstaan die hulp bladsy. Hoekom aren39t jy met behulp van ts. intersect in plaas van ts. union Bill Dunlap TIBCO Sagteware wdunlap TIBCO ----- Original Message ----- From: r-help-hop op r-project. org mailto: r-help-hop by r-project. org namens van 'n ryk Shepard gestuur: Donderdag 27 Maart, 2014 05:45 aan: r-hulp by r-project. org Onderwerp: Re: R ACF (ts. union ()): ontbrekende waardes in voorwerp op Sat, 26 Maart 2014, Rich Shepard het geskryf: Volgens die ts. union hulp, quotts. union boekies met NAS om die totale tyd coveragequot maar die probleem blyk te wees dat een reeks het 'n enkele nA terwyl die ander het 2 NAS. Beide reeks het 792 rye (datum, waarde). Ek moes in die eerste boodskap dat wanneer ek probeer om met behulp van die twee tydreekse met die NAS verwyder, ts. union het vir my gesê die volgorde lengtes verskil. Volgens die ts. union hulp wat enkele verskil (790 vs 791) moes gewees opgestopte met 'n NA as ek reg verstaan die hulp bladsy. R-hulp by r-project. org poslys stat. ethz. ch/mailman/listinfo/r-help moet asseblief lees die boodskap gids www. R-project. org/posting-guide en verskaf gedraai, minimale, self-contained , reproduceerbare kode. Rich Shepard Bill, ek het gewonder dieselfde ding. Die rede (dalk verskoning sou die meer gepaste termyn) is my navolging die voorbeeld in Paulus Cowpertwait en Andrew Metcalfe39s quotIntroductory Tyd Reeks in Rquot in Hoofstuk 3. Ek erken dat die kruising van die twee stelle is meer gepas as hul unie. I39ll terug te rapporteer oor die vraag of dit vermy die foute. Baie dankie, Rich Op Do, 27 Maart 2014, William Dunlap geskryf: Hoekom aren39t jy met behulp van ts. intersect in plaas van ts. union Ek het gewonder dieselfde ding. Die rede (dalk verskoning sou die meer gepaste termyn) is my navolging die voorbeeld in Paulus Cowpertwait en Andrew Metcalfe39s quotIntroductory Tyd Reeks in Rquot in Hoofstuk 3. Ek erken dat die kruising van die twee stelle is meer gepas as hul unie. I39ll terug te rapporteer oor die vraag of dit vermy die foute. Baie dankie, Rich Shepard verandering van ts. union () om ts. intersect () het 'n verskil maak nie. So, het ek terug na kaal metaal deur gebruik te maak van awk twee-kolom teks lêers te genereer, elk bestaande uit 'n datum en 'n interger of werklike waarde. Geen kolom name as 'n kop. Lees elk met hierdie opdrag: s95ec. z LT read. zoo (quots95ec. datquot, September quot. quot, formaat quotY-m-dquot Twee sulke lêers is: (s95ec. z): struktuur (c (85L, 80L, 85L , 90L, 110L, 90L, 100L, 875L, 85L, 83L, 75L, 49L, 65L, 57L, 55l, 64L, 60L, 80L, 80L, 45l, 65L, 83L, 60L, 40l, 62L, Op Do, 27 Maart 2014, Rich Shepard het geskryf: I39ll terugvoering oor die vraag of dit vermy die foute verandering van ts. union () om ts. intersect () het nie 'n verskil maak So, het ek terug na kaal metaal deur gebruik te maak van awk om twee - genereer.. kolom teks lêers, elk bestaande uit 'n datum en 'n interger of werklike waarde Nee kolom name as 'n kop Lees elk met hierdie opdrag:.. s95ec. z LT read. zoo (quots95ec. datquot, September quot. quot, formaat quotY - m-dquot Twee sulke lêers is: (s95ec. z): struktuur (c (85L, 80L, 85L, 90L, 110L, 90L, 100L, 875L, 85L, 83L, 75L, 49L, 65L, 57L, 55l, 64L, 60L, 80L, 80L, 45l, 65L, 83L, 60L, 40l, 62L, 80L, 119L, 55l, 65L, 44L, 48L, 68L, 43L, 50L, 70 liter, 52L, 45l, 66l, 92L, 92L, 134L, 77L, 52L, 382L, 72L, 83L, 78L, 78L, 77L, 62L, 51L, 59L, 79L, 65L, 77L, 81L, 59L, 55l, 67L, 67L, 16L, 70 liter, 42L, 42L), indeks struktuur ( c (8106, 8147, 8177, 8345, 8428, 8449, 8462, 8474, 8498, 8520, 8531, 8547, 8561, 8576, 8590, 8612, 8852, 8862, 8881, 8912, 8939, 9231, 9249, 9280, 9304, 9337, 9468, 9511, 9623, 9652, 9679, 9981, 9995, 10028, 10071, 10371, 10374, 10434, 10484, 10520, 10554, 10721, 10736, 10764, 10794, 10904, 10926, 11020, 11026, 11068, 11086, 11136, 11288, 11298, 11369, 11388, 11442, 11453, 11498, 11811, 11859, 12175, 12597, 12600), klas quotDatequot), klas quotzooquot) en (s95tds. z): struktuur (c (47 b , 45l, 30L, 10L, 42L, 45l, 51L, 33L, 18L, 49L, 49L, 58L, 54L, 32L, 35L, 40l, 28L, 34L, 48L, 34L, 43L, 41L, 56l, 82L, 61L, 66l , 33L, 56l, 26L, 41L, 42L, 31L, 52L, 39L, 24L, 27L, 50L, 31L, 50L, 95L, 22L, 33L, 96L, 68L, 22L, 56l, 29L, 35L, 10L, 1L, 1L , 0 L, 0 L, 0 L, 9L, 1L, 0 L, 1L, 0 L, 0 L, 0 L, 0 L, 0 L, 0 L, 0 L, 0 L, 0 L, 0 L, 0 L, 0 L, 0 L, 0 L, 0 L, 0 L, 6L, 0 L , 0 L, 8L, 0 L, 0 L, 0 L, 0 L, 0 L, 2L, 0 L, 6L, 2L, 0 L, 0 L, 0 L, 0 L, 0 L, 0 L, 0 L, 0 L, 0 L, 0 L, 0 L). Dowwe c (49L, 2L). Dimnames lys (nul, c (quotV2quot, quotV3quot)), indeks struktuur (c (8852, 8862, 8881, 8912, 8939, 9231, 9249, 9280, 9304, 9337, 9468, 9511, 9623, 9652, 9679, 9981, 9995, 10028, 10071, 10371, 10374, 10434, 10484, 10520, 10554, 10721, 10736, 10764, 10794, 10904, 10926, 11020, 11026, 11068, 11086, 11136, 11288, 11298, 11369, 11388, 11442, 11453, 11498, 11811, 11859, 12175, 12218, 12597, 12600), klas quotDatequot), klas quotzooquot) Maar wanneer ek probeer om die ACF vir ieder en die gesamentlike CCF met hierdie sintaksis plot: hierdie fout boodskap teruggestuur: fout in plot (ACF (ts. intersect (s95ec. z, s95tds. z))): fout in die evaluering van die argument 39x39 in die keuse van 'n metode vir die funksie 39plot39:... fout in. cbind. ts (lys () makeNamesTs () , dframe dframe, unie ONWAAR): geen tyd reeks verskaf Aangesien beide s95ec. z en s95tds. z is dieretuin oogmerke van onreëlmatige tydperk tydreekse in die klas quotzooquot, don39t ek sien waar die 39no tydreekse suppled39 fout ontstaan. Moet ek dframe ONWAAR in die opdrag: Wat het ek verkeerd is in my proses of opdrag sintaksis Rich Shepard) didn39t kopie gekry, maar die oomblik op die command line was spesifiseer. Probeer om die plot metode spesifiseer, ek probeer: plot. zoo (ACF (ts. intersect (s95ec. z, s95tds. z))) wat die fout verminder om die raaisel. Fout in. cbind. ts (lys (). makeNamesTs (.), dframe dframe, unie onwaar). geen tyd reeks verskaf omdat dieretuin is 'n tydreeks klas, of so het ek gedink. Rich Op Do, 27 Maart 2014, Rich Shepard het geskryf: s95ec. z LT read. zoo (quots95ec. datquot, September quot. quot, formaat quotY-m-dquot) didn39t kopie maar teenwoordig op die command line is. Probeer om die plot metode spesifiseer, ek probeer: plot. zoo (ACF (ts. intersect (s95ec. z, s95tds. z))) wat die fout verminder om die raaisel. Fout in. cbind. ts (lys (). makeNamesTs, dframe dframe, unie ONWAAR) (.): geen tyd reeks verskaf omdat dieretuin is 'n tydreeks klas, of so het ek thought. I is nuut R en het probleme met die uitzoeken om te gaan daaroor. Ek het inligting oor die boom groeikoerse van dooie bome, georganiseer deur die jaar. So, my eerste kolom is vanjaar en die kolomme regs is groeikoerse vir individuele bome, eindig in die jaar elke boom gesterf. Na afloop van die boom gesterf, die waardes is NA vir die oorblywende jare in die datastel. Ek moet die gemiddelde groei vir die 10 jaar wat elke bome dood nie, maar elke boom gesterf in 'n ander jaar. Is daar iemand het 'n idee vir hoe om hierdie Hier doen is 'n voorbeeld van wat 'n datastel kan lyk: So, die gemiddeldes wat ek nodig het om te bereken is: Sedert ek nodig het om dit te doen vir 'n groot aantal bome, sal dit nuttig wees 'n metode van die outomatisering van die berekening. Dankie vir enige hulp Katie gevra 19 Desember 12 aan 16: 30A spesifikasie van die nie-seisoenale deel van die ARIMA model: die drie heelgetal komponente (p, d, Q) is die AR orde, die graad van breukmetodes, en die MA orde. A-spesifikasie van die seisoenale deel van die ARIMA model, plus die tydperk (wat standaard met frekwensie (x)). Dit moet 'n lys met komponente orde en tydperk wees. maar 'n spesifikasie van net 'n numeriese vektor van lengte 3 sal verander word in 'n geskikte lys met die spesifikasie as die orde. Opsioneel, 'n vektor of matriks van eksterne voorspellers, wat dieselfde aantal rye as x moet hê. Indien die ARMA model sluit in 'n gemiddelde / onderskep termyn Die verstek is WAAR vir ongedifferensiëerde reeks, en dit is geïgnoreer vir ARIMA modelle met breukmetodes. logiese indien dit waar is, is die AR parameters verander om te verseker dat hulle in die omgewing van stasionariteit bly. Nie gebruik word vir metode CSS. Vir metode ML. dit voordelig om transform. pars ONWAAR in sommige gevalle stel nie, sien ook vasgestel. opsionele numeriese vektor van dieselfde lengte as die totale aantal parameters. As verskaf, sal net NA inskrywings in vaste afgewissel. transform. pars WAAR sal geneutraliseer word (met 'n waarskuwing) indien enige AR parameters vas. Dit kan wys wees om transform. pars het valse wanneer vaststelling MA parameters, veral naby nie-inverteerbaarheid wees. opsionele numeriese vektor van die aanvanklike parameterwaardes. Ontbrekende waardes sal ingevul word, deur nulle behalwe vir regressiekoëffisiënte. Waardes reeds in vaste gespesifiseerde sal geïgnoreer word. gepaste metode: maksimum waarskynlikheid of voorwaardelike som-van-blokkies te verminder. Die verstek (tensy daar ontbrekende waardes) is om voorwaardelike-som-van-blokkies te gebruik om die begin van waardes, dan maksimum waarskynlikheid vind. Kan afgekort word. net gebruik word indien gepas deur voorwaardelike-som-van-blokkies: die getal van die aanvanklike waarnemings te ignoreer. Dit sal wees geignoreer as minder as die maksimum lag van 'n AR termyn. 'n string spesifiseer die algoritme om te bereken die state-ruimte inisialisering van die waarskynlikheid sien KalmanLike vir meer inligting. Kan afgekort word. die vorige variansie (as 'n veelvoud van die innovasies variansie) vir die afgelope waarnemings in 'n differenced model. Moet dit nie verminder. Besonderhede Verskillende definisies van ARMA modelle het verskillende tekens vir die AR en / of MA koëffisiënte. Die definisie wat hier gebruik het Xt a1Xt-1 hellip apXt-p et b1et-1 hellip bqet-Q en so die MA koëffisiënte verskil in teken van dié van S-PLUS. Verdere, as include. mean is waar (die verstek vir 'n ARMA model), hierdie formule geld vir X - M eerder as X. Vir ARIMA modelle met breukmetodes, die differenced reeks volg 'n zero-gemiddelde ARMA model. As am xreg term word ingesluit, is 'n lineêre regressie (met 'n konstante term as include. mean is waar en daar is geen breukmetodes) toegerus is met 'n ARMA model vir die foutterm. Die variansie matriks van die skat gevind van die Hessiaan van die log-waarskynlikheid, en so kan slegs 'n rowwe riglyn wees. Optimalisering is gedoen deur Optim. Dit sal die beste werk as die kolomme in xreg rofweg word afgeskaal tot nul gemiddelde en eenheid variansie, maar wel poging om geskikte scalings skat. Waarde wat 'n lys van die klas Arimathéa met komponente: 'n Lys wat die Kalman filter gebruik word in die pas. Sien KalmanLike. Pas metodes Die presiese waarskynlikheid bereken word deur 'n staat-ruimte voorstelling van die ARIMA proses, en die innovasies en hul afwyking gevind deur 'n Kalman filter. Die inisialisering van die differenced ARMA proses gebruik stasionariteit en is gebaseer op Gardner et al (1980). Vir 'n differenced proses die nie-stasionêre komponente word 'n diffuse voor (deur kappa). Waarnemings wat nog deur die diffuse voor (deur 'n Kalman wins van minstens 1è4) is uitgesluit van die waarskynlikheid berekeninge. (Dit gee soortgelyke resultate te arima0 in die afwesigheid van ontbrekende waardes wanneer die waarnemings uitgesluit is juis dié het met die breukmetodes.) Van ontbrekende waardes word toegelaat, en is presies hanteer metode ML. As transform. pars is waar, is die optimalisering gedoen met behulp van 'n alternatiewe para metris wat is 'n variasie op daardie deur Jones (1980) voorgestel en verseker dat die model stilstaan. Vir 'n AR (p) model die para metris is via die omgekeerde tanh van die gedeeltelike outokorrelasies: dieselfde prosedure toegepas (apart) aan die AR en seisoenale AR terme. Die MA terme is nie beperk omkeerbare tydens optimalisering te wees, maar hulle sal omgeskakel word na omkeerbare vorm na optimalisering as transform. pars is waar. Voorwaardelike som-van-blokkies is voorsien hoofsaaklik vir eksegese doeleindes. Dit bere die som van kwadrate van die toegeruste innovasies van waarneming n. cond op, (waar n. cond is ten minste die maksimum lag van 'n AR termyn), die behandeling van al vroeër innovasies aan nul. Argument n. cond kan gebruik word om vergelykbaarheid tussen verskillende pas toelaat. Die lsquopart log-likelihoodrsquo is die eerste kwartaal, die helfte van die log van die geskatte gemiddelde vierkante. Ontbrekende waardes word toegelaat, maar sal veroorsaak dat baie van die innovasies wat ontbreek. Wanneer voorspellers gespesifiseer, word hulle orthogonalized voor pas, tensy enige van die koëffisiënte is vasgestel. Dit kan nuttig wees om die voorspellers rofweg skaal aan nul gemiddelde en eenheid variansie. Let Die resultate is waarskynlik anders as S-pluss arima. mle te wees. wat bere n voorwaardelike waarskynlikheid en sluit nie 'n gemiddelde in die model. Verdere, die konvensie wat gebruik word deur arima. mle keer die tekens van die MA koëffisiënte. ARIMA is baie soortgelyk aan arima0 vir ARMA modelle of vir differenced modelle sonder ontbrekende waardes, maar hanteer differenced modelle met ontbrekende waardes presies. Dit is 'n bietjie stadiger as arima0. veral vir seisoenaal differenced modelle. Verwysings Brock Well, P. J. en Davis, R. A. (1996) Inleiding tot tydreekse en vooruitskatting. Springer, New York. Artikels 3.3 en 8.3. Durbin, J. en Koopman, S. J. (2001) Tydreeksanalise deur die staat Space metodes. Oxford University Press. Gardner, G, Harvey, A. C. en Phillips, G. D. A. (1980) Algoritme AS154. 'N algoritme vir die presiese maksimum waarskynlikheid beraming van outoregressiewe bewegende gemiddelde modelle deur middel van Kalman filter. Toegepaste Statistiek 29. 311ndash322. Harvey, A. C. (1993) Tydreeksmodelle. 2nd Edition, Harvester Wheatsheaf, afdelings 3.3 en 4.4. Jones, R. H. (1980) Maksimum waarskynlikheid pas van ARMA modelle om tydreekse met vermiste waarnemings. Technometrics 22 389ndash395. Sien ook voorbeelde
No comments:
Post a Comment