Fit Bevegelig Gjennomsnitt I R

Fortrolighetsintervaller-popuplisten gjør det mulig å angi konfidensnivået for prognosebestemmelsene. Dialogene for sesongmessige utjevningsmodeller inkluderer en Periode per sesong-boks for å angi antall perioder i en sesong Begrensningspoppelisten lar deg spesifisere hvilken type begrensning du vil håndheve på utjevningsvektene under passformen. Begrensningene er utvider dialogboksen slik at du kan sette inn begrensninger på individuelle utjevningsvekter. Hver utjevningsvekt kan være Bounded Fixed eller Unconstrained som bestemt av innstillingen av popup-menyen ved siden av vekten s navn Når du legger inn verdier for faste eller begrensede vekter, kan verdiene være positive eller negative reelle tall. Eksemplet som vises her har Nivåvekten fastlagt til en verdi på 0 3 og Trendvekten begrenset av 0 1 og 0 8 I dette tilfellet , kan verdien av Trend-vekten bevege seg innenfor området 0 1 til 0 8 mens nivåvekten holdes på 0 3 Merk at du kan spesifisere alle utjevningsvektene i annonsen svindel ved å bruke disse tilpassede begrensninger I så fall vil ingen av vektene estimeres fra dataene, selv om prognoser og residualer fortsatt vil bli beregnet. Når du klikker Estimate, vises resultatene av passformen i stedet for dialogboksen. Modellen for enkel eksponensiell utjevning er. Utjevningsligningen, L tyt 1 L t -1 er definert i form av en enkelt utjevningsvekt. Denne modellen svarer til en ARIMA 0, 1, 1-modell der. Gjennomsnittlig gjennomsnitt i R. For så vidt jeg vet, R har ikke en innebygd funksjon for å beregne bevegelige gjennomsnittsverdier. Ved hjelp av filterfunksjonen kan vi imidlertid skrive en kort funksjon for å flytte gjennomsnitt. Vi kan da bruke funksjonen på alle data mav data, eller mav data, 11 hvis vi vil spesifiser et annet antall datapunkter enn standard 5-plottingen fungerer som forventet plott mav-data. I tillegg til antall datapunkter over hvilke i gjennomsnitt kan vi også endre sidebeskrivelsen av filterfunksjonene side 2 bruker begge sider, sider 1 bruker tidligere verdier på ly. Post navigering navigasjon navigasjon. Time seriens analyse og dens applikasjoner med R eksempler. R tidsserie rask fix. siden bruker JavaScript for syntaksutheving Det er ikke nødvendig å slå den på, men koden vil bli vanskeligere å lese. Dette er bare en kort spasertur ned tid seRies lane Mitt råd er å åpne R og spille sammen med veiledningen Forhåpentligvis har du installert R og funnet ikonet på skrivebordet ditt som ser ut som en R brønn, det er en R Hvis du bruker Linux, så hold kjeft fordi det ikke er det, bare åpne en terminal og skriv inn R eller installer R Studio. Hvis du vil ha mer på tidsseriegrafikk, spesielt ved å bruke ggplot2, se Grafikk hurtigretting. Hurtigreparasjonen er ment å utsette deg for grunnleggende R-tid seriemuligheter og er klassifisert morsomt for folk i alderen 8 til 80 Dette er IKKE ment å være en leksjon i tidsserieanalyse, men hvis du vil ha en, kan du prøve dette enkle korte kurset. EZ Online Time Series R-kurs. Baby skrider først R-sesjon Få deg komfortabel, og start henne med deg p og prøv litt enkel tillegg. Nå, nå er du en ekspertbruk. R vi skal nå astsa nå. Nå som du er lastet, kan vi begynne å la s gå. Først skal vi leke med Johnson Johnson datasettet. Det er s inkludert i astsa som jj den dynOmite karakteren fra Good Times First, se på den. Og du ser at jj er en samling av 84 numre kalt en tidsserieobjekt. For å se fjerne objektene dine. Hvis du er en Matlab eller lignende bruker, kan du tenk jj er en 84 1 vektor, men det er ikke Det har rekkefølge og lengde, men ingen dimensjoner ingen rader, ingen kolonner R ringer slike objekter vektorer, så du må være forsiktig I R har matriser dimensjoner, men vektorer gjør det ikke - de bare slags dingle om i cyberspace. Now, la s lage en månedlig tidsserie objekt som starter i juni av året 2293 Vi går inn i Vortex. Note at Johnson og Johnson data er kvartalsinntekter, derfor har det frekvens 4 Tiden serie zardoz er månedlig data, derfor har den frekvens 12 Du får også noen nyttige ting med ts-objektet, for eksempel. Nå prøv et plott av Johnson Johnson-serien ved hjelp av et tosidig glidende gjennomsnitt. La oss prøve denne tiden, og du vil legge til en lowess lowess-du kjenn rutinemessig passform for moro. Let s forskjell de loggede dataene og ring det dljj Da skal vi leke med dljj. Nå et histogram og en QQ-plott, en på toppen av den andre, men på en fin måte. Ta en titt på korrelasjonen struktur av dljj ved hjelp av ulike teknikker Først skal vi se på et rutenett av scatterplots dljj t versus lagged values. Lines er en lowess fit og sample acf er blå i boksen. Nå la oss ta en titt på ACF og PACF av dljj. Merk at LAG-aksen er i form av frekvens så 1,2,3,4,5 tilsvarer lags 4,8,12,16,20 fordi frekvens 4 her Hvis du ikke liker denne typen merking, må du kan erstatte dljj i noen av de ovennevnte med ts dljj, freq 1 eg acf ts dljj, freq 1, 20.Moving på, la s prøve en strukturell nedbryting av log jj trend sesong feil ved å bruke lowess. If du vil inspisere residuals, for eksempel er de i den tredje kolonnen av den resulterende serien sesong - og trendkomponentene er i kolonne 1 og 2 Sjekk ut ACF av residualene, restene er ikke hvite - ikke engang lukkede Du kan gjøre litt veldig lite bedre ved å bruke et lokalt sesongvindu i motsetning til det globale som brukes ved å spesifisere per Type stl for detaljer. Det er også noe som kalles StructTS som passer til parametriske strukturmodeller. Vi bruker ikke disse funksjonene i teksten når vi presenterer strukturell modellering i kapittel 6 fordi vi foretrekker å bruke våre egne programmer. Dette er en god tid å forklare I det ovennevnte er hunden et objekt som inneholder en mengde ting teknisk sikt. Hvis du skriver hunden, ser du komponentene, og hvis du skriver oppsummeringshund, får du litt Sammendrag av resultatene En av hundens komponenter er som inneholder den resulterende serien sesongmessig, trend, resten. For å se denne komponenten av objekthunden skriver du og du ser 3 serier, hvorav den siste inneholder residualene. Og det er s historien om deg vil se flere eksempler mens vi beveger oss sammen. Og nå skal vi gjøre et problem fra kapittel 2 Vi kommer til å passe regresjonsloggen jj tid 1 Q1 2 Q2 3 Q3 4 Q4 hvor Qi er en indikator for kvartalet i 1,2,3,4 Da skal vi kontrollere residuals. You kan se modellmatrisen med dummyvariablene på denne måten. Nå sjekk ut hva som skjedde Se på et plott av observasjonene og deres monterte verdier. Som viser at et plott av dataene med passformen overlappende er ikke verdt cyberspace det tar opp. Men et plott av residualene og ACF av residualene er verdt sin vekt i joules. Do disse residualene ser hvite Ignorer 0-lag korrelasjonen, det er alltid 1 Hint Svaret er nei, så regresjonen over er nugatory Så hva er løsningen Beklager, du må ta klassen fordi dette ikke er en leksjon i tidsserier jeg advarte deg på toppen. Du må være forsiktig når du trekker tilbake en tidsserie på forsinkede komponenter av en annen ved hjelp av lm Det er en pakke kalt dynlm som gjør det enkelt å f det forsinket regresjoner, og jeg vil diskutere det rett etter dette eksempelet. Hvis du bruker lm så er det du må gjøre, knytt serien sammen med Hvis du ikke slipper serien sammen, vinner de ikke riktig. Her er et eksempel som regresserer ukentlig kardiovaskulær dødelighet cmort på partikkelforurensning del til nåverdi og forsinket fire uker om en måned For detaljer om datasettet, se kapittel 2. Kontroller at astsa er lastet. Merk. Det var ikke nødvendig å endre navn på lagdel, -4 til part4 bare et eksempel på hva du kan gjøre. Et alternativ til det ovenfor er pakken dynlm som må installeres, selvfølgelig som vi gjorde for astsa der oppe i begynnelsen. Etter at pakken er installert, kan du gjøre det forrige eksempelet som følger . Vel, det er tid for å simulere Arbeidshesten for ARIMA-simuleringer er Her er noen eksempler ingen utgang vises her, slik at du er alene. Bruker det er enkelt å passe en ARIMA-modell. Du lurer kanskje på forskjellen mellom aic og AIC ovenfor for det y du må lese teksten eller bare ikke bekymre deg for det fordi det ikke er verdt å ødelegge dagen din og tenke på det. Og ja, de resterene ser hvite ut. Hvis du vil gjøre ARIMA-prognoser, er det inkludert i astsa. Og nå for noen regresjon med autokorrelerte feil Vi skal tilpasse modellen M tt P tet hvor M t og P t er dødelighet cmort og partikler del serie, og et er autokorrelert feil Først må du bruke en OLS og sjekke resterne. Nå passer modellen. Den resterende analysen som ikke vises, ser perfekt ut. Her er en ARMAX-modell, M t 0 1 M t-1 2 M t-2 1 t 2 T t 1 3 P t 4 P t-4 et hvor et muligens er autokorrelert Først vi prøv å ARMAX p 2, q 0, så se på residuals og innse at det ikke er noen korrelasjon igjen, så vi er ferdige. Til slutt, en spektralanalyse quicky. Det er alt for nå. Hvis du vil ha mer på tidsseriegrafik, se Grafikk Quick Fix-siden.