如何在R中拟合时间序列移动平均？
在R中拟合时间序列移动平均，可以使用stats包中的filter()函数来实现。移动平均是一种平滑时间序列数据的方法，它通过计算一定窗口内数据的平均值来减少噪声和波动。
以下是在R中拟合时间序列移动平均的步骤：
- 导入数据：首先，需要将时间序列数据导入到R中。可以使用
read.csv()或其他相关函数来读取数据文件。 - 创建时间序列对象：将导入的数据转换为时间序列对象。可以使用
ts()函数来创建时间序列对象，指定时间序列的频率和起始时间。 - 定义移动平均窗口：确定移动平均的窗口大小。窗口大小决定了计算平均值时包含的数据点数量。
- 计算移动平均：使用
filter()函数来计算移动平均。该函数接受一个时间序列对象和一个权重向量作为参数，返回一个拟合的移动平均时间序列对象。
下面是一个示例代码：
# 导入数据
data <- read.csv("data.csv")
# 创建时间序列对象
ts_data <- ts(data$Value, frequency = 12, start = c(2010, 1))
# 定义移动平均窗口
window_size <- 12
# 计算移动平均
ma <- filter(ts_data, rep(1/window_size, window_size), sides = 2)
# 打印移动平均结果
print(ma)在上述代码中，假设数据文件名为"data.csv"，其中包含一个名为"Value"的时间序列数据列。我们使用每年12个数据点的频率创建了一个时间序列对象，并定义了一个窗口大小为12的移动平均。
请注意，这只是一个简单的示例，实际应用中可能需要根据具体情况进行调整。另外，R中还有其他用于拟合时间序列移动平均的函数和包，可以根据需求选择合适的方法。
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1回答
我有一个与示例类似的光栅堆栈，周期为62天。我想拟合一个长度等于62天的时间序列移动平均值。我如何在R中做到这一点？ library(greenbrown)
data("ndvimap")
#here I have an issue as I do not know how to set the length and run the window
#filt<-focal(ndvimap, fun=mean, na.rm=T)#it does not work 有谁可以帮我？
浏览 14提问于2021-08-25得票数 0
1回答
我试图在C#中构建一个基于这些视频()的算法，我的问题与这些任务的编码部分无关。
我正在努力加深对这个算法的理解，因为它非常适合我的作业。然而，YouTuber并没有用名字来识别它，我想知道你能给我的任何信息-名字，资源等等。
编辑:这是时间序列分解模型。具体而言，经典的乘法分解。
步骤：
计算一个相等于季节长度的移动平均值，以确定趋势周期。
如果季节长度为偶数，则以移动平均线为中心。
以中心移动平均的比例计算实际值，得到各时段的季节指数。
将季节性索引的总数调整为等于周期数。
通过将时间序列除以季节指数，使时间序列去季节化。
利用去季节化数据估计趋势-周期回归。
浏览 2提问于2019-12-10得票数 1
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1回答
我在ggplot2软件包中有一个时间序列图，我执行了移动平均线，我想将移动平均线的结果添加到时间序列图中。
数据集样本(p31)：
ambtemp dt
-1.14 2007-09-29 00:01:57
-1.12 2007-09-29 00:03:57
-1.33 2007-09-29 00:05:57
-1.44 2007-09-29 00:07:57
-1.54 2007-09-29 00:09:57
-1.29 2007-09-29 00:11:57
时间序列表示的应用代码：
Require(ggplot2)
library(scales)
p29$dt=strptime
浏览 1提问于2012-12-12得票数 22
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3回答
我在一个电子表格中跟踪我的体重，但我想通过使用R来改善体验。我试图在R中找到一些关于时间序列分析的信息，但我没有成功。
我这里的数据格式如下：
date -> weight -> body-fat-percentage -> water-percentage
例如：
10/08/09 -> 84.30 -> 18.20 -> 55.3
我想做的是
plot权重和指数时间移动平均
我怎样才能做到这一点呢？
浏览 0提问于2009-10-10得票数 4
1回答
为什么过去1、5和15分钟的Linux负载平均值被报告为指数移动平均，而不是简单的(未加权平均)移动平均？在我看来，简单的移动平均值会更容易理解。而三个不同的负荷平均值已经说明了负荷看起来更接近时间，所以指数加权带来的增加值并不明显。
有关背景，请参阅正常运行时间手册页和加载加载上的维基百科条目。
浏览 0提问于2014-09-30得票数 2
2回答
我绘制了一段时间内销售商品的频率，试图通过移动平均值来确定趋势。我考虑过有5天的时间。我想知道这种方法是否有意义，以及我如何解释结果。这是我第一次用时间序列和移动平均线(我根本没有科学背景)。
我希望你能帮助我。
📷
浏览 0提问于2020-06-20得票数 1
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1回答
我正在使用R中的VARS包和包本身中的dataset Canada。我不明白为什么拟合模型比加拿大实际时间序列少两个数据点。加拿大时间序列大小为84*4，而拟合时间序列为82*4。我使用的代码如下：
library(vars)
rm(list=ls(all=TRUE))
data(Canada)
#to plot the time series
par(mfrow=c(1, 1))
plot(Canada, plot.type="m", mar=c(gap=0.3, 5.1, gap=0.3, 2
浏览 0提问于2018-03-17得票数 1
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1回答
我正在使用R3.4.3和最新的针织品来创建一个标记文档。我在一个普通的R脚本中创建了一个带有移动平均值的时间序列图，如下所示：
plot(xts.qty_ordered.by_day, col = 'red', main = 'Qty Ordered by Day')
addPanel(rollmean, k=20, on=1, col = 'blue')
它给了我移动平均叠加的时间序列。但是，当我将其放入Rmd文档并编写它时，输出包含两个图:第一个是单独的时间序列，第二个是带有移动平均叠加的时间序列。我怎样才能使针织品R不像这样把产量加倍呢？
浏览 0提问于2018-01-31得票数 0
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我想在高线图中实现移动平均线。在highchart中有这样的选项吗？
喜欢:我有系列的10, 20, 30, 40, 50, 60, 70
这里的移动平均值是2。
则第二序列将生成序列1的平均值
如：15, 35, 105 (取每两个数据点的平均值)
并将series1的移动平均序列嵌入到同一图表中。
浏览 1提问于2013-07-08得票数 7
3回答
这是我的数据集的一个示例。我想每10秒计算一次基于时间(即ts)的bin平均值。你能提供一些提示让我继续吗？
在我的例子中，我希望平均每10秒的时间(ts)和变量。例如，我将获得0到10秒的Var和ts的平均值；我将获得11到20秒的Var和ts的另一个平均值，等等。
df = data.frame(ts = seq(1,100,by=0.5), Var = runif(199,1, 10))
我可以使用R中的任何函数或库来执行此任务吗？
浏览 5提问于2018-02-17得票数 0
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1回答
我成功地在同一轴上绘制了两个不同的数据集，但是，我也希望绘制另一条线，显示它们的平均值。
主要的问题是，这两个数据集都有不同的X(时间)值，因此不可能在末尾添加一个平均列并绘制它。(参见突出显示的第22行，例如，相应的时间值是不同的)
有没有办法在同一轴上绘制两幅图的平均？
浏览 1提问于2016-11-19得票数 0
1回答
R使用平均值、标准差和N拟合曲线
、、、、
通常我使用单独的数据进行曲线拟合。
X <- c( 0, 0, 0, 2.4, 2.4, 2.4, 5.8, 5.8, 5.8, ...)
Y <- c( 99, 98, 101, 80, 72, 77, 55, 40, 46, ...)
然后，我创建一个数据帧并使用R中提供的任何拟合函数。
drm(Y~X, data = dataframe, fct = L.3(), type="continuous")
但现在我只有X和Y的每个水平的平均值，标准差和数值数量(N)。
我搜索了一段时间，但没有找到一个以means，sd和N作为输入的函数。
我的问题是：
有没有可
浏览 1提问于2015-07-22得票数 0
1回答
我正在研究一种算法来计算数组的多个均值最大值。该数组包含时间/值对，例如在Garmin设备上记录的5小时内的HR数据。在未知的周期内，数据大约是每秒一次，但没有保证频率。例如，10分钟平均最大值，这是最大的平均10分钟持续时间值。假设“均值”只是本次讨论的平均值。期望的平均最大值的持续时间是任意的，1分钟，5分钟，60分钟。而且，我可能需要很多请求--至少30个，但理想情况下，只要不是冗长的请求，任何一个都可以。
现在，我有一个简单的算法来计算值：
1)从数组的开头开始，向前“遍历”，直到子集等于或超过所需持续时间的1个元素。如果到达数组末尾，则停止。
2)求出这些子集的平均值。如果大于当前最
浏览 3提问于2012-11-03得票数 1
1回答
我在R中做了一个基本的lm模型，我想得到最大和平均残差作为拟合值的百分比，但是我不知道该怎么做。
例如，如果我有一个3点的数据集--我的预测：(2，8，9) --我将它们与实际数据进行拟合：(4，10，12)，那么在拟合值的百分比方面，最大的残差(观察到-预测)是从第一次匹配开始的，因为它是拟合值的100% (残差，4-2 = 2，以及拟合值，即。我的预测是。平均残留率为(100±25 + 33)/3 = 52% (约)。
如果给定lm模型对象，是否有一个函数会产生这些结果，或者有人对如何为其编写代码有任何建议？我在R方面很新，不知道如何手动提取正确的数据。
感谢任何帮助你的人！
浏览 4提问于2014-01-09得票数 0
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我有多个部门(零售领域)的每周时间序列数据，并且基于一些研究，我正在自动化为每个时间序列寻找模型参数的过程。到目前为止，我已经在for循环中为每个时间序列实现了以下模型： 1) ARIMA (R中的auto.arima) 2) stlf (不能使用R的ets函数，因为我有每周数据) 3) TBATS 4) ARIMA误差回归(使用傅立叶项) 5)基线模型:朴素&均值 我想了解如何为每个时间序列选择模型。我有多种方法来解决这个问题： 1)在测试数据上选择RMSE最低的模型(风险:对测试数据过度拟合) 2)选择均方根值最低的模型进行时间序列的交叉验证(tsCV) 3)为所有时间序列选择一
浏览 19提问于2020-04-12得票数 0
2回答
在期间更新R(s)函数的合适方法是什么？例如，假设一个代理访问状态s1五次，并收到奖励0,0,1,1,0。我是否应该计算平均奖励，例如R(s1) = sum(0,0,1,1,0)/5？或者，我是否应该使用移动平均值，对该州最近收到的奖励值给予更大的权重？我读过的大多数关于Q学习的描述都将R(s)视为某种常量，似乎从未涵盖随着经验的积累如何随着时间的推移而学习这个值。
编辑:我可能混淆了Q-Learning中的R(s)和中的R(s，s')。问题仍然是相似的。在学习MDP时，更新R(s，s')的最佳方法是什么？
浏览 5提问于2011-07-18得票数 2
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学习R语言-我知道如何做移动平均，但我需要做更多-但我不是一个统计学家-不幸的是，所有的文档似乎都是为统计学家写的。
我在excel中做了很多这方面的工作，它对于分析运营活动非常方便。
下面是每行上要生成的字段
值可以是呼叫数、投诉率等任何值
TimeStamp | Value |移动平均值|移动标准差|下部控件|上部控件
简而言之，移动的avg和stdevP指向序列中的前8个左右的值。给定时间点的下部控件=移动平均-2*移动stdevP，上部控件=移动平均+2*移动stdevP
这可以很容易地在excel中完成单个文件，但如果我能找到一种方法使R工作，R将更好地满足我的需要。希望自动化时也能
浏览 6提问于2010-09-09得票数 4
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1回答
非常喜欢在Orange数据挖掘中探索数据！
我有几年来的日平均气温数据。我可以画出周期图，然后进行季节性分解。有没有办法用SARIMA来预测温度？我尝试使用移动平均阶(q) = 70 (最大可能)的ARIMA。它还在旋转。在查看年度数据时，不应该将其设置为365吗？
感谢你能分享一些建议--干杯！
浏览 0提问于2023-03-12得票数 0
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1回答
假设我们的数据集如下所示；
demand <- ts(BJsales, start = c(2000, 1), frequency = 12)
plot(demand)
现在，我将timeseries对象传递给HoltWinter并绘制拟合的数据。
hw <- HoltWinters(demand)
plot(hw)
我想差异需求和拟合数据，以找到平均绝对偏差(MAD)。我接受了hw$x的要求，我接受了hw$fit的建议
accu_Holt_data <- as.data.frame(hw$x)
fore_holt <- as.data.frame(hw$fit)
d
浏览 2提问于2016-05-06得票数 0
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我试图在同一张图上绘制平均值、标准差和三次拟合。目前，我使用“错误条”函数来绘制均值和标准差。我使用fit函数对我的数据进行三次拟合。如何在一张图中显示所有信息？
这是我的密码
为了适应这些数据：
f = fit(x_label',m','cubicinterp');
绘制拟合数据
figure
plot(f,x_label,m);
绘制平均和性病数据
errorbar(x_label,m,exp_std,'r-');
浏览 2提问于2014-02-24得票数 0
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1回答
我在R中拟合混合模型。我的模型是：
model <- lmer(provision_rate~breeding_type+nestling_age+time+sex:nestling_age)+(1|nest)+(1|individual), data = provision)
性是父母的性别。我想用图表表示交互作用项(sex:nestling_age)和provision_rate之间的关系。我不知道如何根据模型添加预测线，并将其他参数设置为其平均值，以分散R中的图形？
浏览 5提问于2015-09-12得票数 0
3回答
这是一个非常非常简单的问题，我似乎完全无法得到解决。我想在R中做一个观察到的时间序列的散点图，在这个图上我想画出拟合的模型。
所以我试着这样做：
model <- lm(x~y+z)
plot(x)
lines(fitted(model))
但这只是用直线绘制x而已。
谢谢
浏览 0提问于2009-11-18得票数 1
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1回答
对于时间序列预测案例，除了MA (移动平均)、ARMA和ARIMA之外，在统计或机器/深度学习中还有哪些其他技术可用？
浏览 0提问于2021-08-15得票数 0
4回答
我正在寻找一个时间序列工作的.NET库。它可以是免费的，也可以是商业的。我的基本要求如下：
处理不同频率的时间序列(日、日、周、周、月、季、年等)。
转换不同的日历频率，从高到低和低到高频率。
支持时间序列转换，如移动平均值、年化百分比变化等。
允许将时间序列组合在一起；例如，时间序列A= B+sqrt(C)
浏览 6提问于2010-02-16得票数 8
1回答
我需要弄清楚如何确定“最优”线的最近邻居，如下图所示，链接在下面。
*编辑8-20-2018:由于我无法找到解决R中问题的办法，我最终用R从实验数据中计算出了所需线与其他每条线之间的面积，这类似于找到一条最小二乘回归线，但把它带到了另一个水平。最接近所需曲线的线将有最小的面积。
蓝色、橙色、绿色和紫色的线条最适合于50-100个数据点的时间序列。所需的轮廓(红色虚线)表示最优的线性轨迹：
有可靠的方法，我可以通过k-最近的邻居来计算哪条最接近最优的线？或者我需要编写自己的算法来确定有最小平方和的曲线？
期望的目标:在任何情况下，如果我要设置k=1，我希望算法选择绿色时间序列。如果是k
浏览 1提问于2018-08-16得票数 0
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假设我在R中有两个不同的时间序列。
1)
一月十八日?二月十八日?三月十八日?四月十八日。
-----1------------2--------------4-------------10
和2)
一月十八日?二月十八日?三月十八日?四月十八日。
-----4------------6--------------10-------------4
如何根据2的平均值生成时间序列？
也就是说。
一月十八日?二月十八日?三月十八日?四月十八日。
-----2.5------------4--------------7-------------7
我的想法是以某种方式将值提取
浏览 1提问于2018-07-05得票数 0
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3回答
我有一个平稳的时间序列，我想用自回归项来拟合线性模型，以校正序列相关性，即使用公式= c1*Bt + c2*Ct + ut，其中ut = r*ut-1 + et
(ut是AR(1)项，用于校正误差项中的串行相关性)
有人知道在R中使用什么来建模吗？
谢谢，卡尔
浏览 0提问于2009-12-14得票数 7
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2回答
我有一款产品自推出以来的销售数据，希望找到需求稳定的地方。为了更好地了解需求概况，我绘制了日销售量和7日移动平均值：
日销售额：
销售的7日移动平均值：
我正在考虑使用NumPy的polyfit来估计与数据相对应的图形，并使用其导数来确定合并点。
x = data['days_since_launch']
y = data['sales_ma_7']
polyfitted = np.polyfit(x, y, 4)
fit_eq = polyfitted[0]*x**4 + polyfitted[1]*x**3 + polyfitted[2]*x**
浏览 3提问于2021-11-17得票数 0
2回答
我在R中有一个时间序列xts对象。
基本上时间序列的持续时间是几个月，我想知道不同时间点的趋势。
我想得到不同时间点的中值或平均值。
library(xts)
library(lubridate)
Time <- seq(ymd_hms("2019-01-01 00:00:00"), ymd_hms("2019-03-29 23:59:59"), "hour")
length(Time)
Data <- rnorm(2112, 1, 5)
Time_Series <- xts(x = Data , order.by = Time
浏览 1提问于2020-01-07得票数 1
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1回答
我有两个带有double数据的ArrayLists。我已经在使用移动平均平滑了。每200-500ms收集一次数据。这是一个典型的图(在安卓中使用GraphView )的样子：
由于数据收集速率受到我使用的硬件的限制，这就是结果的锯齿状。很容易看到单独的点。
如何使函数看起来平滑和连续(通过更改ArrayLists或更改GraphView中的某些设置从数学上实现
多项式拟合是可行的，还是应该结合使用滤波和移动平均？
我很感激！
浏览 3提问于2019-06-30得票数 0
1回答
我有一个关于gretl的问题，以及如何计算移动avarage的滤波器。
我有一个时间序列，我想要计算以5为中心的加权移动平均，其权重是：0.15，0.2，0.3，0.2，0.15。
在gretl的主页中，我们有一个Variabile窗口，我可以在其中选择Filter，但是对于我想要做的事情没有选择，例如，简单的移动avarage。
在R中，我会这样做：
c<-as.vector()
for (in in 3:(T-2)){
c<-rbind(c, 0.15*x[i-2]+0.2*x[i-1]+0.3*x[i]+0.2*x[i+1]+0.15*x[i+2]}
其中，x是我的时间序列
浏览 6提问于2017-11-04得票数 1
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有没有一种方法可以在ggplot2中加入自相关时间序列的平滑功能？
我有自相关的时间序列数据，目前我使用手动过程来确定拟合样条的95% CI。
使用和日期在数据框AB中。我使用的模型的主要组件如下：
d<-AB$Date
a<-AB$Usage
o<-order(d)
d<-d[o]
a<-a[o]
id<-ts(1:length(d))
a1<-ts(a)
a2<-lag(a1-1)
tg<-ts.union(a1,id,a2)
mg<-lm(a1
浏览 2提问于2011-07-07得票数 3
我想实现一个移动平均，其中长度基于n-back平均周期长度K。因此，我需要长度是变量K的函数。
内置移动平均值仅允许长度的静态整数值。
我有一个名为cycle_difference的变量，它基于长期周期长度与短期周期长度。
time_since_zero=round(barssince(cross(zero_check,0)))
max_cycle=highest(time_since_zero,50)
cycle = ema(max_cycle,200)
cycle_long = ema(max_cycle,1000)
cycle_differen
浏览 18提问于2019-10-28得票数 2
1回答
我有一个关于回报的时间序列，大约是20年。基于这个时间序列，我想要计算某种移动的自举来计算每个观测的平均回报。
让我在一个例子中说明这一点：
假设我们有从01.01.1990开始的信息，我想从02101.1991开始计算引导的方法。
在01.01.1991，我想根据01.01.1991-01.01.1990.之间的返回值来计算平均值。
然后，在02.10.1991上，我还想考虑02.01.1991的返回，因此希望根据01.01.1990-02.01.1991的返回值计算带引导的平均值。
总之，我的引导程序的数据应该通过时间序列增加1。
我希望你能理解我想说的话。我很感谢你的帮助。
干杯斯文
浏览 3提问于2017-11-04得票数 0
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1回答
在GAMs模型中添加移动平均分量
、、、、
我有一个简单的模型，对于这个模型，残差显示出超过一阶的自相关.
我有一个简单的模型，我想要包含一个移动平均分量，直到第三阶。
我的模型是：
m1<-gamm(y~s(x,k=5), data = Training)
y的时间序列性质表明它遵循ARMA(0,0,3)
由于m1的残差是自相关的，所以我想在m1中包含一个移动平均分量。
类似问题的答案只涉及AR(1)过程，这不是我的情况。
浏览 2提问于2019-06-12得票数 0
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2回答
我有一个练习问题，需要一些帮助计算平均温度5分钟一次。以下是问题的说明：
.txt文件中的第一列是时间，以分钟为单位。.txt文件中的第二列是温度(以华氏度为单位)。
通过切片来计算平均温度，间隔5分钟(也可以使用循环)。
用x轴上的时间和y轴上的温度绘制.txt文件中的数据和平均值。
把data1画成红色。
用蓝色绘制data1的5分钟平均值(将它们画在平均值的中间，即1到5分钟的平均值，在3分钟时绘制)。
我主要是困惑于如何计算5分钟间隔内的平均温度，以及如何为间隔的时间平均值绘制这些平均值。我还将包括下面的代码，但它遗漏了问题的这两个部分。
import nump
浏览 1提问于2019-04-10得票数 0
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1回答
绘制每个x值的平均值。
、、、
我绘制了一个函数，它基于我在查询中所做的曲线拟合的结果。现在我想看看曲线是如何拟合每个x值的平均值的。我用一个for循环和一个groupby来遍历它。
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import seaborn as sns
plt.style.use('seaborn-colorblind')
x = dataset['mrwSmpVWi']
c = dataset['c']
a = dataset['a']
b = dataset['b'
浏览 2提问于2020-10-01得票数 0
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我有每日时间序列数据，我希望计算该数据的5天平均值，同时还检索每个5天平均值的相应开始日期。例如：
x = [732099 732100 732101 732102 732103 732104 732105 732106 732107 732108];
y= [1 5 3 4 6 2 3 5 6 8];
其中x和y实际上是92x1的大小。
首先，当时间序列数据不能被5整除时，我如何计算5天平均值？最终，我想计算“跳跃平均值”，其中平均值不是连续计算的(例如，6月1-5日，6月6-10日，等等)。
我试过做以下几件事：
Pentad_avg = mean(reshape(y(1:90),5,
浏览 1提问于2016-08-27得票数 0
1回答
有人能帮我吗?如果我有一个由4个时间序列组成的多变量时间序列，其中一个是非文具的，需要差分才能使其成为文具，而其他的已经是文具了。我应该使用哪种类型的VAR模型？水平上的VAR还是差异中的VAR？如果我对整个多变量时间序列进行一次差分，并拟合某个VAR(p)，并找到一些预测，那么如何恢复到原始水平的预测，而不是差分序列的预测。另外，我如何检查协整？我在R工作，在R上的任何帮助都是值得的。谢谢
浏览 2提问于2014-01-28得票数 0
使用OpenCV 进行圆拟合是否有效。fitEllipse()返回cv::RotatedRect，取宽度和高度的平均值来拟合圆半径怎么样？
浏览 4提问于2012-12-07得票数 7
2回答
你知道任何并行修改的移动平均算法吗？
我希望快速计算移动平均，但不使用。我想使用并行算法，但我仍然没有找到解决方案。
我发现的最佳算法是顺序算法。
new_avg = alfa(new_time, previous_time) * new_value + (1-alfa(new_time, previous_time)) * previous_avg
alfa(new_time, previous_time) = 1- exp(-(new_time - previous_time)/moving_period)
其他一些算法也很好，但我还没有找到并行算法。
这是个很难的问题，我需要一些帮助
浏览 6提问于2013-05-07得票数 4
1回答
我想测试时间序列中的异方差。python中的工具，如: statsmodels.stats.diagnostic.het_breuschpagan，需要将残差作为数据拟合模型获得的输入。因为这种测试依赖于所训练的模型的优良性。我想在不训练任何模型的情况下，直接对数据本身进行时间序列的异方差检验。所以我用R中的McLeod.Li检验来测试原始时间序列。我分析了个体特征具有异方差。为了消除异方差性，我在数据中的所有条目中添加了1(因为它有0项)，并计算出异方差值移到0。为什么？
浏览 0提问于2019-01-21得票数 1
2回答
因此，我读到过关于使用MLE在R中拟合student-t的文章，但似乎总是位置和尺度参数是最感兴趣的。我只想将学生t(维基百科所描述的)拟合到通常被认为是像标准正态分布一样分布的数据，这样我就可以假设平均值为0，标度为1，我该怎么做呢？
浏览 0提问于2016-05-23得票数 0
2回答
我有一个旧的VB6程序，它用一个C DLL做数值积分，也是用VS6编译的。(是的，我知道我应该将代码更新为.NET等，但它只是起作用了。)最近，我尝试了一些比平常更复杂的计算，并注意到当鼠标在主表单中移动时，程序运行得更快。也就是说，当给定要集成的特定大问题时，如果鼠标在单击命令按钮后不动，则执行/集成大约需要5秒，但如果鼠标在不单击窗体的情况下移动，则在1秒内完成。由于该程序还对参数进行了优化以拟合数据，这使得进行拟合的总时间发生了巨大的变化。
我做了一些工作来缩小影响的来源。鼠标移动确实会使CPU时钟频率从1600 MHz增加到2600 Mhz，但这似乎不足以使单个线程的时钟频率大幅度增加
浏览 0提问于2014-03-18得票数 2
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我有一个时间序列，每个时间步都有几个不同的观察值(对相同现象的测量，但来自不同的位置)，它看起来可能具有弱周期模式，但我不确定。我如何在R中实现acf函数，以便更好地了解发生了什么？我可以按原样对整个时间序列进行预测吗？我是否需要按位置分隔时间序列，以便每个日期只有一个观察值？我是否需要先拟合一个模型，然后再查看残差？
浏览 0提问于2012-06-29得票数 2
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我想写一些代码来帮助我评估一些拟合有多好。我有一个3D矩阵。Z维是对矩阵中i，j点的某些数据的拟合。我想通过比较i，j点的拟合与其最近邻居的拟合(在x，y维度上)来评估这种拟合是否良好。如果邻居的契合度与当时的契合度相似，那么我希望保持契合度。我希望这是有意义的。
归结起来就是:有没有一种好的方法在x，y维度上有一个滚动窗口，它计算窗口中心点到窗口中所有其他点的z dim中的Pearson's r，并取平均值(或者甚至是r大于某个常数的点数)。
目前，我只能考虑如何以一种非常冗长且效率低下的方式来做这件事。对于一些背景信息，我用傅立叶级数对这些数据进行拟合。最终，我想使用此技术来评估在
浏览 0提问于2013-05-28得票数 1
我有大量的csv文件，其中每一个是基于时间序列的csv文件采样在埃弗里5秒2-3分钟。我有20k这样的文件，每个文件中有200-300个变量。我是聚合数据的平均值在整个2-3分钟窗口是使用它的二进制分类。
目前，我正在使用.CSV文件中每个列的平均值来表示该文件，因此基本上我是使用每个列使用一个标量值来总结csv的。因此，每个文件都是一个用其各自的平均值表示的示例。有人能建议我一些更好的方法来总结时间序列数据吗。
耽误您时间，实在对不起。
浏览 0提问于2017-12-08得票数 2
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因此，我有一个nnetar模型，我想绘制我的拟合，观察(实际)和预测在同一地区与不同的颜色和传说。它是一个时间序列数据，"y“是我的ts()对象。
fit<-nnetar(y,xreg = train_reg)
results<-forecast(fit,xreg = test_reg)
plot(results)
使用此代码，我只有预测值和可视化，我知道我可以使用结果$拟合和预测结果的结果平均达到拟合的结果。
谢谢!
浏览 11提问于2022-06-28得票数 1
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5个拟合值的贝叶斯区间
、、、
我通过从R运行Winbugs进行了贝叶斯分析，并得出了拟合值及其贝叶斯间隔。下面是相关的Winbugs输出，其中mui是第i个拟合值。
node mean 2.5% 97.5%
mu[1] 0.7699 0.6661 0.94
mu[2] 0.8293 0.4727 1.022
mu[3] 0.7768 0.4252 0.9707
mu[4] 0.6369 0.4199 0.8254
mu[5] 0.7704 0.5054 1.023
我想要做的是找到这5个拟合值的平均值的贝叶斯区间。知道怎么回事吗？
浏览 4提问于2013-01-10得票数 2
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考虑Python包statsmodel中的GLM gamma函数拟合。
代码如下：
import numpy
import statsmodels.api as sm
model = sm.GLM(ytrain, xtrain, family=sm.families.Gamma(link = sm.genmod.families.links.identity)).fit()
print model.summary()
这给出了通过gamma回归获得的拟合模型参数的摘要。我感兴趣的是上述模型中的确切pdf $P(y | X)$。到目前为止，我能收集到的是model.params*x给出了伽马
浏览 34提问于2017-01-20得票数 5
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