2回答
我有一个如下所示的数据集：7:55:00 CT08W 63.79
这个图显示时间的顺序是错误的。有没有办法在分解时间的同时对时间进行排序？
浏览 23提问于2016-08-16得票数 0
回答已采纳
1回答
我想问你，在MATLAB中，是否有任何自动化的方法来计算任何类型的时间序列数据的ARIMA(p,d,q)模型的阶数。
这将使预测模型更加准确，也将为我节省一些时间。如果有人能帮我，我将不胜感激。
浏览 0提问于2014-07-12得票数 0
我试图拟合季节分解序列的ARIMA模型。seasonal = list(order = c(1, 0, 0), period = NA))arima(diff(级数)，order = c(1，0，0)，季节性=列表)中的误差(阶数=c(1)：来自CSS的非平稳季节AR部分)
什么是错误，这个错误意味着什么？
浏览 6提问于2011-08-29得票数 23
回答已采纳
1回答
我有一个(n_samples, n_steps, n_features)形状的张量。我想把它分解成(n_samples, n_components)形状的张量。我需要一种具有.fit(...)的分解方法，这样我就可以将同样的分解应用到一批新的样本中。我一直在研究和，但也没有关键的.fit(...)和.transform(...)功能。我可以使用主成分分析对一个有代表性的样本进行训练，然后对剩下的样本
浏览 3提问于2015-10-29得票数 2
问： MATLAB相关的：能帮助我用MATLAB代码来平均时间序列数据集吗？此外，如何确定最佳块数。
背景:我有一个大的时间序列数据集(位置对时间)，我把它分解成20个小块。我需要找出每个街区的位置变化。由于有可能存在数据的自相关，正常平均对我来说是行不通的，所以我需要进行块平均。
浏览 5提问于2016-01-17得票数 0
如何在matlab中识别给定时间序列的ARMA模型的阶数。在R中，有一个函数ar，auto.arima，用于搜索AR和MA模型的最佳滞后数。但我在matlab中找不到类似的函数。matlab中的AR函数可以估计“指定”滞后数的参数。有什么想法吗？
其次，在matlab中有没有类似arima.sim的函数来模拟arima过程？
浏览 2提问于2011-11-24得票数 0
2回答
我正在尝试在python中创建(即计算和绘制)股票价格数据的趋势线。到目前为止，我已经尝试使用numpy的polyfit函数。但是，它对我不起作用，因为我似乎不能定义y轴…在这一点上，我认为显示我正在处理的数据是有帮助的： import yfinance as yf
#plo
浏览 137提问于2021-04-09得票数 1
回答已采纳
1回答
有一个dataframe，它包括time的一列和bill的另一列。从表中可以看出，一天内可以有多个记录。time的阶数可以是随机的2006-1-18 10.112006-1-20 6.86基于这些信息
浏览 0提问于2018-08-13得票数 0
回答已采纳
1回答
Fibonacci数的推广
高阶Fibonacci数列n阶Fibonacci序列是一个整数序列，其中每个序列元素是以前的n元素的和(除了序列中的第一个n元素)。通常的Fibonacci数是2阶的Fibonacci序列。对n = 3和n = 4的案件进行了彻底的调查。将非负整数组合成至多为n<e
浏览 0提问于2022-04-27得票数 1
回答已采纳
1回答
我使用"vars“R软件包进行多变量时间序列分析。问题是，当我执行一个二元变量变量时，serial.test()的结果总是给出一个非常低的p值，所以我们拒绝H0，并且残差是相关的。正确的做法是增加VAR的阶数，但即使有很高的阶数(p=20或更多)，我的残差仍然是相关的。怎么可能？
我真的不能给你一个可重复的代码，因为我
浏览 7提问于2015-08-03得票数 0
回答已采纳
2回答
我目前正在做一个项目，涉及计算三维空间中的电场和三个梯度。这需要数值求解拉普拉斯方程，我已经写了一个类来做这件事(在下面)，这是可行的，但这里只是作为背景；A)这是可能的吗？B)您将如何着手进行此操作？我见过基本<em
浏览 0提问于2012-12-06得票数 1
回答已采纳
我试着用seasonal_decompose来分解我的时间序列。该数据为最佳时间序列，频率为“2T”，即2分钟。_ elif == 'T'：返回6024752_，我从以下推论中添加了这一点: freq表示1年，因此它返回1.q表示四元数，因此返回4M表示每月，因此返回12，依此类推。当我这样做时，我得到以下错误: ValueError:推断的索引频率和频率不匹配。此函数不会从seasonal.py (statsmo
浏览 6提问于2016-03-18得票数 8
3回答
我有一些对象的列表，我想以特定的序列迭代它们，以获得特定的数字，如下面的函数所返回的。下面要做的是，根据哈希数与列表大小的模来删除每个数字，并生成一个序列。对于向量和列表，这种形式的复杂度均为O(n^2)。(我们要么为删除付费，要么为访问付费)。还能做得更好吗？
浏览 1提问于2011-12-29得票数 4
回答已采纳
1回答
如果数据的维数较低，则很容易创建距离矩阵。但是，如果一个时间序列有大约8000个点需要考虑呢？O(n^2)阶。现在，如果我们比较两个时间序列的所有8000个点，时间复杂度将非常高。我只是在谈论对齐距离(欧几里得)，而不是一些编辑距离。因为我们有大约50,000个时间序列要聚类，O(n^2)对于那些循环来说是非常高的。我需要通过一些索引或预处理技术在最短的<
浏览 2提问于2017-04-16得票数 2
2回答
我需要一些关于转换点如何在时间序列中工作的指导。我正在尝试使用R来检测一些转换点，以及称为“转换点”()的包。对于如何检测方差(cpt.var)和均值(cpt.mean)的变化，有一些选项，但我要寻找的是时间序列变化趋势。
有办法做到这一
浏览 5提问于2021-05-29得票数 2
回答已采纳
我想把许多月时间序列数据分解成季节性因素。首先，在对一个时间序列(即bmix_e)尝试下面的代码之后，代码就可以工作了。decomposed = sm.tsa.seasonal_decompose(df.bmix_e.values, model='multiplicative', freq=12)
如何对
浏览 2提问于2019-01-17得票数 0
回答已采纳
1回答
我试图分解R中twitter情绪评分的时间序列数据，这里是我的twitter情绪分析后的dput()数据。我使用以下命令将其转换为时间序列数据： order.by = seq(as.POSIXct("2022-09-18 00:00:00"), length=46019, by=
浏览 7提问于2022-11-19得票数 1
1回答
我尝试使用MATLAB的pmcov()函数来计算一个采样频率为1000 Hz、长700ms的离散时间信号的功率谱估计。此函数需要用于生成PSD估计的自回归模型的模型阶数。我如何估计这个模型的阶数来预测拟合的正确性？我知道像AIC，BIC，GIC这样的判据可以用来估计模型的阶数很少，但是却不知道如何在matlab中使用它们。有人能
浏览 40提问于2017-05-17得票数 1
扫码
添加站长 进交流群
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
相关资讯
热门标签
云服务器
ICP备案
对象存储
腾讯会议
云直播活动推荐
腾讯云开发者
