time-series

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Erstellen von Zeitreihen für täglich abgetastete Daten in R

Ich verstehe nicht, wie Zeitreihenobjekte in R erstellt werden. Ich habe Daten: data = c(101,99,97,95,93,91,89,87,85,83,81) (kleiner Datensatz aus Gründen der Kürze). Diese Daten werden einmal täglich

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Erstellen von Zeitreihen in R mit bestimmten Zeitstempeln und Werten

ich folgende Zeitreihe t = seq(as.POSIXct('2014-12-05 10:01:00'), length.out = 4, by = 'mins') x = c(1,3,4,2) y = as.ts(x,t) erstellen Wenn ich versuche, (in einem Grundstück) Serie meiner Zeit zu

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Pandas Zeitreihen Datenvorverarbeitung

Ich habe Datenrahmen Blick mag dies: > dt text timestamp 0 a 2016-06-13 18:00 1 b 2016-06-20 14:08 2 c 2016-07-01 07:41 3 d 2016-07-11 19:07 4 e 2016-08-01 16:00 Und ich möchte, wie jeden

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Welche Statistiken können verwendet werden, um die Volatilität einer Zeitreihe zu beschreiben?

Unten ist ein Bild von vier Zeitreihen im obigen Link; Jede Serie hat nur drei diskrete Werte (1, 2, 3), die mit verschiedenen Farben (blau, gelb, rot) markiert sind. Anscheinend zeigt der zweite die

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R fGarch: Vorabtastmatrix für garchSpec()

Ich versuche, GARCH-Modell durch Funktion fGarch::garchSpec() zu spezifizieren, und ich benötige eine spezifizierte Vorabtastung. Wie definierte im Handbuch: presample: eine numerische drei Säulenmatr

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Verschiedene Ergebnis bei der Multiplikation xts Objekte gegen vector'ed xts Objekte

Ich habe folgende Original-Code prices <- c(11.44, 12.64, 13.12, 11.98, 19.34) dates <- seq(as.Date("2011-07-01"), by=1, len=length(prices)) ts.prices <- xts(prices, order.by =dates) covariance <-

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Zeitreihenvorhersage im R-Caret-Paket

Ich versuche, die zukünftige Rendite mithilfe des caret-Pakets vorherzusagen. Ich weiß, wie man mein Modell durch Time-series cross validation validieren kann, aber ich weiß nicht, wie man den spätest

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Wie interpoliert man Rauschwerte in einer Landsat-Bild-Zeitreihe mit cfmask-Flag-Daten?

Ich muss eine Funktion erstellen, um Rauschwerte in einer Landsat-Bild-Zeitreihe zu interpolieren, und zwar in einer Zeitspanne von 2 (xt + 1 und xt-1). Ich verwende das fmask-Produkt, um Wolken und S

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einfache Art und Weise Zeitreihen mit Echtdaten plotten Pandas mit

Ausgehend von den folgenden CSV-Daten in einen Pandas Datenrahmen geladen ... Buchung;Betrag;Saldo 27.06.2016;-1.000,00;42.374,95 02.06.2016;500,00;43.374,95 01.06.2016;-1.000,00;42.874,95 13.05.2

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Vorhersage Confidence Interval von bsts Paket viel breiter als auto.arima in der Prognose

Ich las vor kurzem über das bsts-Paket von Steven Scott bei Google für Bayesian Structural Time Series-Modell und wollte es gegen die Auto.arima-Funktion aus Vorhersagepaket, das ich für eine Vielzahl