R中的变化点分析
R中的变化点分析
提问于 2016-03-02 15:33:43
我正在试验R.中的cpt和bcp包，我从CSV文件中导入以下数据：
下面是CSV文件链接：http://www.filedropper.com/cpttest
运行bcp：
p.bcp=bcp(p$Rate);
plot(p.bcp)根据bcp，点28是一个变化点。
在运行cpt时，没有迹象表明存在更改点：
p.cpt=cpt.mean(p$Rate,method="AMOC")
p.cpt想知道是否有人可以建议为什么cpt没有检测到更改点？
回答 2
Stack Overflow用户
发布于 2018-08-27 00:36:24
看看套餐是否满足您的目的。将method一词替换为PELT、BinSeg或SegNeigh。
library(changepoint)
p.cpt <- changepoint::cpt.mean(p$Rate,method="method")
cpts(p.cpt)Stack Overflow用户
发布于 2020-01-10 09:48:50
R中有许多更改点包，您可以尝试其他包。我有在这里汇编了一个列表。公开:我是mcp包的开发人员。
要针对您的问题使用mcp，请执行以下操作：
model = list(
Rate ~ 1, # Intercept
~ 1 # Another intercept
)
library(mcp)
fit = mcp(model, p)
plot(fit)
请参阅变更点(cp_1)的估计以及模型的其他参数。在上面的图中，您也可以看到它是一个狭窄的蓝色分布。
summary(fit)
Family: gaussian(link = 'identity')
Iterations: 9000 from 3 chains.
Segments:
1: Rate ~ 1
2: Rate ~ 1 ~ 1
Population-level parameters:
name mean lower upper Rhat n.eff
cp_1 30.5009 3.0e+01 3.1e+01 1 6250
int_1 0.0132 1.3e-02 1.3e-02 1 5501
int_2 0.0071 6.8e-03 7.3e-03 1 5514
sigma_1 0.0008 6.8e-04 9.4e-04 1 5056页面原文内容由Stack Overflow提供。腾讯云小微IT领域专用引擎提供翻译支持
原文链接：
https://stackoverflow.com/questions/35751554
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