Результаты поиска по запросу "time-series"
спасибо за ваше решение здесь, но я получил следующую ошибку. wmax <- stackApply (snwnc.dt.yr2, indices = indices2, fun = function (i, ...) which.max (i)) Ошибка в .local (x, values, ...): значения должны быть числовыми , целое или логическое. У меня есть индексы 2 как числа.
могу получить два растра, которые дают максимальное значение для каждой ячейки сетки в год, а также даты, когда это максимальное значение произошло. Ниже приведен воспроизводимый пример с некоторыми шагами, которые я реализовал. library(raster) ...
разобрался).
я есть временной ряд, для которого я хочу разумно интерполировать пропущенные значения. На значение в определенное время влияет многодневный тренд, а также его положение в дневном цикле. Вот пример, в котором десятое наблюдение отсутствует ...
Очень здорово спасибо
олняю прогноз w=read.csv("C:/Users/admin/Documents/aggrmonth.csv", sep=";",dec=",") w #create time series object w=ts(w$new,frequency = 12,start=c(2015,1)) w #timeplot plot.ts(w) #forecast for the next months library("forecast") m ...
потому что старый код версии панд ниже
аюсь построить ARIMA для обнаружения аномалий. Мне нужно найти скользящее среднее графика временного ряда, я пытаюсь использовать панды 0,23 для этого import pandas as pd import numpy as np from statsmodels.tsa.stattools import adfuller import ...
Вот
могу использоватьJFreeChart [http://www.jfree.org/jfreechart/]отображать только самые последние данные в постоянно обновляемых временных рядах? Дополнения: приведен полный рабочий пример, включающий принятый ...
для дневного отчета. Не VARCHAR. Это нормально?
аюсь идентифицировать тренды тренда (на основе максимальных хитов) по временным рядам с помощью функции MySQL JSON. Ниже мой стол CREATE TABLE TAG_COUNTER ( account varchar(36) NOT NULL, time_id INT NOT NULL, counters JSON, PRIMARY KEY (account, ...
@Erica: Это уже совсем другое. На самом деле это гораздо более выполнимо, чем ваш первоначальный вопрос. Если вы адаптируете вопрос, я проверю, что смогу найти.
читал предыдущий пост, но я не могу получить то, что я хочу. Мне нужно получить серию с 16 интервалами в день (по крайней мере, первый и последний день, в этих случаях интервалы начинаются / заканчиваются первым / последним наблюдением). Мне бы ...
проблема, которую я обнаружил, заключается в том, что идентификаторы не группируются с помощью функции, подобной groupby, поэтому в итоге получается, что строка 7 сравнивается с 1, а не с наноподобными, как строки 1, 2 и 3, что является ложным срабатыванием.
абора данных временного ряда: A, Как мне найти локальные минимумы (значения надира) для каждого идентификатора? (местные минуты) B, Как мне найти любые последующие значения, которые на 2 больше, чем каждый локальный минимум. (местные минуты + ...
вау! .. это круто Я на самом деле рассчитывал значимые тренды отдельно, прежде чем строить графики, и мой код запутался, поэтому я не включил его в свой пост. Спасибо вам большое!
аюсь построить несколько линий тренда (каждые десять лет) во временном ряду, используя ggplot. Вот данные: dat <- structure(list(YY = 1961:2010, a = c(98L, 76L, 83L, 89L, 120L, 107L, 83L, 83L, 92L, 104L, 98L, 91L, 81L, 69L, 86L, 76L, 85L, 86L, ...
Как прогнозировать временные ряды в scikit-learn?
Scikit-learn использует очень удобный подход, основанный наfit а такжеpredict методы. У меня есть данные временных рядов в формате, подходящем дляfit а такжеpredict. Например у меня есть следующееXs: [[1.0, 2.3, 4.5], [6.7, 2.7, 1.2], ..., ...