我的数据可以在上找到。下面是我的数据：22640 2 07/13/17 8:45 OFT$datetime=as.POSIXct(paste(trialdate, OFT$trialtime),format= '%Y-%m-%d %H:%M',usetz=FALSE)
然后我尝试group_by sq_id和trialnumbe
浏览 14提问于2018-02-27得票数 0
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我想对一个数据帧进行两次突变，按两组彼此相交的列分组。即：df <- df %>% group_by(a, b, c) %>% mutate(y = sum我希望能做这样的事情： group_by(a, b) %>% gro
浏览 3提问于2015-10-29得票数 8
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为什么xgboost算法不适用于时间序列的异常检测？对时间序列的预测也有一些实例。()我们是否可以使用该算法对时间序列数据进行异常检测和预测？
浏览 12提问于2022-09-13得票数 0
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对于已知具有季节或每日模式的数据，我想使用傅立叶分析来进行预测。在对时间序列数据进行fft之后，我得到了系数。如何使用这些系数进行预测？我相信FFT假设它接收的所有数据都构成一个周期，那么，如果我简单地使用ifft重新生成数据，我也会重新生成函数的连续性，那么我可以将这些值用于未来的值吗？简单地说:我对t=0,1,2，..10运行快速傅立叶变换，然后对coef<e
浏览 0提问于2010-12-19得票数 48
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我的数据集是由105个国家(行)的14年(列)相同指数的测量结果组成的。我想根据这些国家随时间变化的指数趋势对其进行聚类。我正在尝试使用DTW距离矩阵(dtw包)的层次聚类(hclust)和K Medoids (pam)。
我还尝试了K均值，使用DTW距离矩阵作为函数kmeans的第一个参数。我也在考虑直接使用数据，但我不能理解结果如何准确，因为算法会将同一变量随时间的不同测量视为不同的变量，以便计算每次迭代和Eucledian距离的质心，以将观测值分配给集群。在我看来，这个过程似乎不能
浏览 7提问于2020-03-03得票数 0
timeseries集合是使用一个必需的参数timeField创建的，以确定入站文档中的哪个字段包含将用于系列存储的bucketing值。metaField是可选的，MongoDB文档对其进行了如下描述：tscoll.insert({timestamp: dtval, met
浏览 1提问于2021-10-17得票数 1
对于模型参数的选择，我们总是进行网格搜索和交叉验证，以检验哪些参数优于其他参数。对于一般的培训数据，比如，这是正确的，但是如果数据之间有时间关系，比如多天卖出或多天卖出，那么直接进行交叉验证是错误的吗？由于交叉验证将在训练数据中使用随机分裂的kFold，这意味着时间序列数据，最近几天的信息将用于旧日的训练。
我的问题是，如何对时间序列数据进行参数选择或交叉验证？
浏览 3提问于2016-10-19得票数 0
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我目前正在开发一个poc来模拟时间序列数据。我使用传感器名称作为rowid，使用时间戳作为列id。然而，我想添加标签来添加额外的数据。例如，如果机器1对mapx进行了10次写操作，而machine2对mapx进行了20次写操作，我想知道这30次。-所有映射的聚合指标:如果机器1在mapx上进行了20次写入，在mapy上进行
浏览 1提问于2013-09-11得票数 0
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集合data包含时间序列数据，例如 { timestamp: 1404436523578, distance: 400 }, { timestamp: 1404436382736, distance: 403 },此数据集必须用代表10分钟间隔的数据点绘制。与其将一个巨大的数据集发布到客户端，然后在客户端浏览器
浏览 0提问于2014-07-04得票数 1
我正在用时间序列数据进行分位数预测。我使用的模型是ARIMA(1,1,2)-ARCH(2)，我试图得到我的数据的分位数回归估计。到目前为止，我已经找到了"quantreg“软件包来进行分位数回归，但我不知道如何将ARIMA-ARCH模型作为rq函数中的模型公式。rq函数似乎适用于因变量和自变量的回归，但对时间序列则不起作用。还有其他的包，我可以把时间序列模型，并进行分位数回归R？欢迎任何建议。谢谢。
浏览 0提问于2018-08-10得票数 2
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反天气化时间序列
、、
有没有人尝试过对时间序列数据进行去风化？Deweatherize意味着从数据中删除天气影响。我们很难将这个变量合并到时间序列中？有谁有在时间序列中使用变量的经验吗？例如，经济，季节性影响等等。
浏览 4提问于2014-03-16得票数 0
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我在flot中绘制的图表的数据可能不连续-某些测量值可能会丢失。我不允许对它们进行插值--必须有一个不连续，没有值，与缺失的值相邻的值之间没有链接；图形必须在中断前的最后一次测量结束，然后在中断后从第一次测量重新开始。我可以完全操纵数据，我知道哪些数据丢失了，哪些数据出现在边缘。数据来自多个序列对时间、值，任何序列都可以包含中断(通常中断将在相同的时间段内进行，用于中断通信)。
浏览 0提问于2013-05-10得票数 5
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我正在对某些参数进行趋势分析，如LAI，NDVI等。我使用CDO-趋势运算符进行同样的分析。但是CDO并没有给出重要的价值。在CDO中有没有其他的运算符或方法来获得任何变量的趋势以及重要性值？
浏览 3提问于2018-05-08得票数 1
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作为我工作的一部分，我需要用R来评估时间序列数据的不同预测模型，并选择误差最小的预测模型。为此，我想知道如何使用线性回归(LR)方法对时间序列进行预测。在时间序列中，我们通常只有一列连续的数据，但是要使用LR，我们至少需要两个变量，比如y=Beta0+Beta1*x，我有每月的销售数据(X)，但是如何让y变量使用LR。
浏览 5提问于2017-10-25得票数 1
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是否有一个全面的开放源码包(最好在python或R中)可以用于时间序列中的异常检测？
在scikit中有一个支持向量机软件包--学习，但它不是针对时间序列数据的。我正在寻找更复杂的包，例如，使用贝叶斯网络进行异常检测。
浏览 0提问于2018-05-24得票数 24
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我目前正致力于时间序列数据分类问题的深入学习。众所周知，在时间序列中，我们通过被称为窗口的模型对时间序列数据进行一次一次的处理。我们滑动窗口，下一个窗口又是我们的输入。由于我刚刚开始从事深度学习和时间序列领域的工作，我的问题是，如果我们对某个深度学习模型进行某些窗口大小的调优，那么如果使用相同的调优模型来获得相同数据上的一些不同窗口(例如15)的精度，或者模型应该再次对后一个窗口进行</em
浏览 0提问于2019-07-23得票数 0
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我试着对时间序列数据进行聚类:我有大约16000个时间序列向量，每个向量大约有1500个样本长。我尝试使用dtw包：hclust(d)
然而，距离矩阵的计算并没有在整个周末完成。我正在寻找一种更快的方法，因为我的数据集会大得多。
浏览 3提问于2015-08-05得票数 0
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我正在处理一个大型的时间序列数据集。我有多个人(id)，在许多天(日期)上每小时(小时)进行分析。然而，并不是所有的个体都在相同的日期被观察到。我想我可以在dplyr中通过使用group_by(id，date)和突变来计算每个id的日期的长度，但这只是复制了我不想要的'hour‘变量。data.frame(id, date, hour)
# attempt 1 - just replicates 'hour' which I don't want
浏览 0提问于2019-07-12得票数 1
我需要收集各种时间序列指标，如下所示然后，我需要执行一些特别的查询，比如“如果时间间隔为5分钟，事件X的所有datapoint1值都是datapoint2=7的”，或者“这个小时内事件Y的数据点1-数据点2的平均值”。我见过在mongo中对时间序列进行建模，但它似乎可以根据您提出的查询预先聚合数据。还可以在mongo中保存所有数据点
浏览 1提问于2012-12-25得票数 3
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我每天都有2.5年的数据，但有更多的数据点为0，所以当我将它们排除在似乎无效的情况下时。我是否可以使用时间序列中使用的模型以外的任何其他模型，或者是否应该考虑缺少值的时间序列并继续进行？由于它们是相当多的缺失值，而且对时间序列来说是新的，所以我不知道该如何处理。任何输入都是非常感谢的。
浏览 0提问于2019-09-11得票数 0
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