Ruchome przeciętnie zoo r

Ruchowe średnie w R Zgodnie z moją wiedzą, R nie ma wbudowanej funkcji do obliczania średnich kroczących. Używając funkcji filtru możemy jednak napisać krótką funkcję przenoszenia średniej: możemy użyć funkcji na dowolnych danych: mav (data) lub mav (dane, 11), jeśli chcemy określić inną liczbę punktów danych niż domyślne 5 prac drukarskich zgodnie z oczekiwaniami: wykres (mav (dane)). Oprócz liczby punktów danych, które mają przeciętnie, możemy też zmienić argumenty boczne funkcji filtra: sides2 używa obu stron, sides1 używa tylko przeszłych wartości. Udostępnij ten: Nawigacja po wpisach Skomentuj nawigację Skomentuj nawigację Dlaczego jest zoo :: rollmean slow w porównaniu do prostego zoo wdrożenia Rcpp :: rollmean jest przydatną funkcją, która zwraca średnią kroczącą serii czasowej dla wektora x długości n i rozmiaru okna k zwraca c (średnia: x1: k), średnia (x2: (k1)) średnia (x (n-k1): n)). Zauważyłem, że wydawało się, że działa bardzo powoli, jeśli chodzi o jakiś kod, dzięki czemu napisałem własną wersję z pakietem Rcpp i prostą pętlę: na moje zdziwienie ta wersja funkcji jest znacznie szybsza niż zoo :: rollmean funkcja: przyspieszenie utrzymuje się nawet w przypadku większych wektorów: dlaczego prosta implementacja Rcpp działa szybciej niż zoo o 100x: rollmean Najlepszym sposobem: dzięki DirkEddelbuettel za wskazanie, że porównanie w pytaniu nie było najbardziej uczciwe, ponieważ porównywał Kod C do czystego kodu R. Poniżej jest prosta implementacja bazy R (bez wszystkich kontroli z pakietu zoo) jest to dość podobne do tego, w jaki sposób zoo :: rollmean wykonuje podstawowe obliczenia dla średniej kroczącej: w porównaniu do zoo: rollmean. widzimy, że to dużo szybciej: sprawdzić, dlaczego widzimy 10-krotne przyspieszenie przy użyciu podstawy R, użyłem narzędzia Hadleys lineprof, pobierając kod źródłowy ze źródła pakietu zoologicznego w razie potrzeby: wyraźnie prawie cały czas jest spędził w funkcji na. fill, która jest faktycznie wywoływana po obliczeniu wartości średnich kroczących. Prawie cały czas spędza się na podziale obiektu zoo: prawie cały czas zajmuje się tworzenie nowych obiektów zoo z funkcją zoo: różne operacje potrzebne do utworzenia nowego obiektu zoo (na przykład określenie unikalnych punktów czasowych i ich zamawianie). Podsumowując, pakiet zoo wydaje się dodawać wiele do ogólnych działań operacyjnych, tworząc nowy obiekt zoo, zamiast korzystać z wnętrza bieżącego obiektu zoologicznego, co powoduje 10-krotne spowolnienie w porównaniu z implementacją bazy R i spowolnieniem 100-krotnym w porównaniu do implementacji Rcpp. Myślę, że chcesz zminimalizować kwadrat a-fptotal. (np. gdzie myfun (x) 0): uniroot (myfun, intervalc ("myfun", "intervalc" ("myfun", "intervalc" 0,30000)) root 1 28356,39 f. root 1 1,482476e-08 iter 1 4 init. it 1 NA szacunkowe. prec 1 6.103517e-05. Twoja intuicja jest poprawna. zwijanie jest równoważnikiem Stata funkcji agregującej Rs, która generuje nowy zestaw danych z zestawu danych wejściowych, stosując funkcję agregującą (lub wiele funkcji agregujących, po jednym na zmienną) do każdej zmiennej w zbiorze danych. Nie używaj daty na wykresie, użyj sekwencji numerycznej jako osi x. Możesz używać dat jako etykiet. Spróbuj czegoś takiego: yGEDMfg. Shipments. Total..USA. Nlength (y) modela1 lt - auto. arima (y) plot (x1: n, y, xaxtn, xlab) oś (1, atseq (1, n, długość. out20), labelindex (y) seq (1, n, długość. out20), las2, cex. axis.5) linie (dopasowane (modela1), kol 2) Wynik w zależności od danych będzie podobny. Jeśli czytasz na stronie pomocy R dla as. Date, wpisując as. Date zobaczysz, że domyślny format zostanie założony, jeśli nie określisz. Więc aby określić dla danych, wykonaj nmmapsdate lt - as. Date (nmmapsdate, formatmdY). Użyj GetFitARpMLE (z, 4) Otrzymasz gt GetFitARpMLE (z, 4) loglikability 1 -2350.516 bez tytułu ar1 ar2 ar3 ar4 0.0000000 0.0000000 0.0000000 -0.9262513 constantTerm 1 0.05388392. Problem polega na tym, że przekazujesz warunek jako ciąg znaków, a nie jako warunek rzeczywisty, więc nie możesz go oceniać, kiedy chcesz. jeśli nadal chcesz przekazać go jako ciąg należy go analizować i ewaluować we właściwym miejscu na przykład: cond. Możesz również umieścić prostokąt w obszarze zainteresowania: prosty (xleft1994, xright 1998, ybottomrange (CVDcvd) 1, ytoprange (CVDcvd) 2, gęstość10, kolor niebieski). To powinno sprawić, że zmierzasz w dobrym kierunku, ale warto sprawdzić przykłady wskazane przez Jaap w komentarzach. biblioteka (ggmap) mapa lt - getmap (lokalizacja Mumbai, zoom 12) df lt - data. frame (lokalizacja Airoli, Andheri East, Andheri West, Arya Nagar, Asalfa, Bandra East, Bandra West), wartości. masz 4 GB pamięci RAM, na które nie można umieścić 5 GB danych w formacie R. Możesz też zajrzeć do sekcji Duża pamięć i dane poza pamięcią w widoku zadań programu High Perfomance Computing w R. Pakiety przeznaczone do procesów poza pamięcią takie jak ff może ci pomóc. Inne pokolenie. Powinnia listę angielskich słów można to zrobić dość po prostu patrząc w górę każdego możliwego podziału słowa z listy. I użyć pierwszego hitu Google znalazłem dla mojej listy słów, która zawiera informacje na temat 70k małe litery: wl lt - read. table (www-personal. umich. edu jlawlerwordlist) V1 check. word lt - function (x, wl) Można to zrobić z pakietem rJava. Biblioteki install. packages (rJava) rJava).jinit () jObj. jnew (JClass) result. jcall (jObj, D, method1) Tutaj JClass jest klasą języka Java, która powinna znajdować się w zmiennej środowiskowej ClassPath, method1 jest statyczną met hod JClass, która zwraca podwójne, D jest notacją JNI dla podwójnej tablicy. Zobacz ten wpis blogu dla. Biorąc pod uwagę Twoje kryteria - że 322 reprezentuje się jako 3 i 2045 to 20 - co dzieli się o 100, a następnie zaokrąglając w kierunku 0 na trunc (). czas24hr (1404, 322, 1945, 1005, 945) trunc (czas 24hr 100). Możesz spróbować użyć cSplit biblioteki (splitstackshape) setnames (cSplit (mergedDf, PRODCODE,,), paste0 (X, 1: 4)) X1 X2 X3 X4 1: PRD0900033 PRD0900135 PRD0900220 PRD0900709 2: PRD0900097 PRD0900550 NA NA 3: PRD0900121 NA NA NA 4: PRD0900353 NA NA NA 5: PRD0900547 PRD0900614 NA NA Lub używając wersji devel z pliku data. table tj. V1.9.5 library (data. table) setDT (mergedDf). Jak w zoo: indeksowanie przez obiekt zoo, którego dane zawierają wartości logiczne, są nieokreślone. Więc trzeba zawinąć podzbiór w tym wywołaniu: logretwhich (is. finite (logret)) lt-0 logret xyzspt 2005-01-01 0.234 -0.012 0 0 0.454 0. Wygląda na to, że próbujesz pobrać funkcje podsumowujące z każdego wpis na liście, ignorując elementy ustawione na -999. Możesz to zrobić z czymś jak: getscalar lt - function (name, FUNmax) Zwróć uwagę, że Ive zmieniłeś swoją funkcję. Obliczę wszystkie pary rzędów w df: (pary kojarzą się (1: nrow (df), c (2: nrow (df), 1)), 1, 2 1, 1 2 2, 2 3 3 , 3 4 4, 4 5 5, 5 6 6, 6 1 Najlepszą parą z którą można się spotkać. Twoje zgłoszenie sapply działa we wszystkich wartościach x, gdy naprawdę chcesz, aby miało być stosowane we wszystkich wartościach i. Aby uzyskać zgodę na wykonywanie tego, co zakładam, że chcesz to zrobić, możesz wykonać następujące czynności: sapply (X 1: długość (x), fUN fun, x. Copy () służy do kopiowania danych. tables. skopiuj listę Spróbuj zz lt - lapply (z, copy) zz1 newColumn: 1 Używając swojego oryginalnego kodu, zobaczysz, że kopiowanie kopii () na listę nie powoduje kopiowania oryginalnych danych. tabeli. (reshape2) ggplot potrzebuje danych typu dataframe Zmienna identyfikatora lt - as. data. frame (data) dla pozycji w pliku ggplot Możesz utworzyć podobny spisek w ggplot, ale trzeba najpierw przeprowadzić ponowne sformatowanie danych. macierz danych dataid Zmniejszanie rozmiaru danych do formatu długiego (typ danych) nd (dane, id. varid) wykres ggplot (plotdata, aes (xid, yvalue, groupvariable, colourvariable)) geompoint () geomline (aes (lsevariable) W Linuxie można użyć awk z fread lub może być podłączony do czytnika. Następnie zmieniłam separator na. doc. Używając awk pth lt - homeakrunfile. txt zmień na ścieżkę v1 lt - sprintf (awk (IDREFLMN ) pasuje do OFS, s, pth) a d czytać z biblioteką fread (data. table). jakiś powtarzalny kod pozwoliłby mi podać przykładowy kod, ale w przypadku braku takiego. owinąć to, co masz obecnie w innym if (), sprawdzając długość 0 (lub po prostu ampiu ją, najpierw z kontrolą NULL) i wyświetl ulubioną wiadomość zastępczą. Można to zrobić następująco: printtestlt-function (x) printtest (15) Jeśli chcesz go wykonać dla pewnej ilości iteracji, użyj do włączenia pętli for w funkcji z liczbą iteracji. Użyj lub jeśli chcesz podzestawić według nazw ciągów, a nie. Z Hadleys Advanced R, xy jest równoważne xy, dokładnie FALSE. Utwórz wejście wejściowe lt - nameslt - (lapply (landelist, function (x) sample (0: 1, 1)), landelist) filterland ltc () for (landeselect in landelist) jeśli użyjesz (inputlandeselect TRUE). Możesz po prostu użyć inputelectRunid w następujący sposób: content (GET (stats, pathgentplalignments, querylist (runIdsinputselectRunid, userIddev) addheaders (X-SENTINEL-KEYdev), jako przeanalizowane)) Prawdopodobnie warto dodać jakiś przycisk działania i wyzwalać tylko pobieranie na kliknięcie. R woli używać mnie, a nie j. Warto zauważyć, że kompleks jest inny niż asplex, a ten drugi jest używany do konwersji. Możesz zrobić myStr lt - 0.760.41j myStrcomplex lt-asplex (sub (j, i, myStr)) Im (myStrcomplex) 1 0.41. Jest to kolejna możliwa data. tabela biblioteki rozwiązań (data. table) setDT (df1), lista (wartość c (bez cenzury, cenzury), czas c (Timematch (nieocenzurowany, wartość), Time (.N - match (uncensored, rev ), Identyfikator ID Czas 1: 1 nieostre 3 2: 1 ocenzurowany 5 3: 2 niewzruszony 2 4: 2 cenzurowany 5 Lub podobnie. Użyj dplyr do swojego pierwszego problemu: leftjoin (kontakty, aukcje, identyfikator id)) gt filter (abs (listingdate - contactdate) lt 30) gt groupby (id) gt summarize (cnt n ()) gt rightjoin (listings) I wyjście to: id cnt city listingdate 1 6174 2 A 2018-03-01 2 2175 3 B 2018-03-14 3 9176 1 B 2018-03-30. Możesz umieścić swoje rekordy w pliku danych. frame, a następnie podzielić je na kategorie, a następnie uruchomić korelację dla każdej z kategorii. sapply (split (data. frame (var1, var2), categories), function (x) cor (x1, x2)) Może to wyglądać ładniej z ddlr biblioteki biblioteki (dplyr) data. frame (var1var1, var2var2, categoriescategories) gt grupy (kategorie) gt sumaryczne (cor cor (var1, var2)). Ogólnie nie jest to dobry pomysł, aby próbować dodawać wiersze pojedynczo do pliku data. frame. lepiej wygenerować wszystkie dane kolumny naraz, a następnie wyrzucić je do pliku danych. Dla konkretnego przykładu funkcja ifelse () może pomóc listlt-c (10,20,5) data. frame (xlist, yifelse (listlt8, Greater, Less)). wielokrotna regresja wielokrotna może być wykonana przez lm (). Jest to bardzo dobrze udokumentowane, ale tu następuje mały przykład: rawMat lt-matrix (rnorm (200), ncol2) matryca szumu (rnorm (200, 0, 0.2), ncol2) B lt matryca (1: 4, ncol2) Pt (B t (rawMat)) dopasowanie hałasu ltmm (P rawMat) podsumowanie (dopasowanie). Zakładając, że chcesz uzyskać rowSums kolumn, które mają Windows jako nazwy kolumn, podzbiór zbioru danych (sep1) przy użyciu grep. Następnie pobierz wierszSums (Sub1) dzieląc przez rowSums wszystkich kolumn numerycznych (sep14: 7), pomnożyć przez 100 i przypisać wyniki do nowej kolumny (newCol) Sub1. Korzystanie z biblioteki data. table (data. table) setDT (df1), listy (pagepaste (strona, collapse)), listy (userid, dateas. Date (date, mdY)) lub za pomocą biblioteki dplyr (dplyr) df1 gt groupby (identyfikator użytkownika , dateas. Date (date, mdY)) gt summarize (pagepaste (page, collapse)) Przeprowadzka Średnia Przepraszam za mój bałagan, który wynika z mojego zamieszania. i depresji. Faktycznie, chociaż byłem spisany z dużym fragmentem projektu i ku mojemu zdumieniu dowiedziałem się, że jest wiele do zrobienia. Staram się dostosować algorytm, oparty na zaawansowanej analizie falowej, do moich sygnałów oddechowych. Oryginalny algorytm został zaimplementowany w Fortran przez matematyka autora podstawowej teorii. Wprowadziłem ją w języku R z niewielkimi zmianami ze względu na naturę zjawiska, które studiuję. Ponieważ moje wyniki i wyniki matematyków są z reguły niezgodne z tym samym sygnałem próbki, zaleca się usunięcie składowych niskich częstotliwości przed rozpoczęciem analizy fal. Po ponownym przeczytaniu jego sugestii coraz bardziej się myliłem. Jeśli wiem, Moving Average jest jednym z najprostszych filtrów dolnoprzepustowych DSP. Dlatego też nie mogę zrozumieć, w jaki sposób można użyć MA do usuwania elementów o małej częstotliwości. Nie mogę zrozumieć hi sugestii, że wklej w następujących. Masz krótki sygnał - tylko 120 próbek. Unikaję w odniesieniu do współczynników falownika na wyższych poziomach szczegółowości, ponieważ ich główny przedział podtrzymujący jest taki sam, jak cały przedział czasu, a kołowy efekt odrębnej skończonej transformaty falowej jest dla nich zbyt silny. Tak więc, jeśli długość serii czasowej wynosi N2k, pracuję z poziomami szczegółowości od 1 do (k-3). Oznacza to, że na tym etapie szeregy k7 i poziomy szczegółów roboczych wynoszą 1,2,3. Poza tym, że używasz okresowego rozciągania sygnału, podczas gdy używam zero wypełnień aż do długości najbliższego N2k i nie uwzględniono w analizie współczynników zerowych współczynników fal, które powstają w wyniku zerowego wypełnienia. Ponadto Span usuwa się automatycznie przed analizą składowych o niskich częstotliwościach falowych z sygnału (będącego głównym źródłem efektu okrągłego), przenosząc średnią w czasie okna o promieniu 2 (k-3). Zaleca się również wymontowanie komponentów o małej częstotliwości, na przykład przez wielomian lokalny okna czasowego ruchu promienia 8 próbek (długość okna ruchomego wynosi 17, tzn. Nieco powyżej 16 - maksymalna skala na poziomie szczegółowym 3).dobre Dziękuję bardzo, Maura widziałam Gaborsa odpowiedź, ale proszę wyjaśnić wniosek. Mówisz, że chcesz usunąć komponenty niskiej częstotliwości, ale poproś o wygładzanie funkcji. Termin quotsmoothingquot oznacza usunięcie elementów wysokiej częstotliwości z serii. Jeśli wygładzanie naprawdę jest Twoim celem, wtedy dodatkowy zasób R będzie gładki. Sieć, less (lub niska), ksmooth lub używając terminów wygładzania w regresjach. Venables i Ripley mają sporo pracy przykładów takich w MASS. gt Szukam jakiejś pomocy w usuwaniu elementów o niskich częstotliwościach z sygnału gt, poprzez Moving Average w oknie przesuwnym. Rozumiem, że tiis jest procedurą wygładzania, której nigdy wcześniej nie robiłem. westchnienie. gt gt przeszukiwałem archiwów R i znalazłem quotrollmeanquot, quotMovingAverages quot, gt quotSymmetricMAquot. Żadna z powyższych funkcji mantionowych wydaje się nie akceptować porządku wielomianu gt wygładzania i okna przesuwnego jako parametrów wejściowych. Może coś nie mam. czy zastanawiam się, czy w R jest kilka elementów konstrukcyjnych, jeśli nawet nie funkcja gt, która robi to wszystko (nie spodziewam się zbyt wiele). Nawet niektóre referencje i podręczniki są mile widziane. gt gt Dziękuję Ci tak dużo gt gt gt gt gt tutti i telefonini TIM gt gt gt alternatywna wersja HTML usunięta gt gt gt ukryta lista e-mailowa gt stat. ethz. chmailmanlistinfor-help gt PLEASE czyta przewodnik R - orgposting-guide. html gt i podaj skomentowany, minimalny, samodzielny, odtwarzalny kod. tutti i telefonini TIM alternatywną wersję HTML usunięto W odpowiedzi na ten post przez David Winsemius W dniach 26-Feb-09 13:54:51 David Winsemius napisał: gt Widziałem odpowiedź Gaborsa, ale proszę wyjaśnić wniosek. Mówisz, że chcesz usunąć składniki niskiej częstotliwości, ale poproś o wygładzanie funkcji gt. Termin quotsmoothingquot oznacza usunięcie elementów o wysokiej częstotliwości z serii. Jeśli wygenerujesz wygładzoną serię, Twój wynik zawiera oczywiście przeciwników o małej częstotliwości, z usuniętymi częściami o wysokiej częstotliwości. Jeśli jednak odejmiesz to od oryginalnej serii, Twój wynik zawiera składniki wysokiej częstotliwości, z usuniętymi komponentami o niskiej częstotliwości. Średnia ruchoma jest jednym ze sposobów wygładzania (ale może wprowadzać okresowe składniki, których nie było na początku). Filtrowanie serii czasowych jest bardzo otwartą działalnością W wielu przypadkach użytecznym krokiem jest badanie własności widmowych serii, dla których R ma kilka funkcji. spektrum () w pakiecie statystyk (ładowana domyślnie basha) to jedna podstawowa funkcja. help. search (quotime seriesquot) wyrzuci wiele funkcji. Możesz zajrzeć do pakietu ltsa (liniowa analiza serii czasowych). Alternatywnie, jeśli masz już dobre informacje o strukturze częstotliwościowej serii lub (na przykład) wie, że ma on określony składnik sezonowy, możesz rozpocząć projektowanie funkcji transferu specjalnie dostosowanej do danego zadania. Spójrz na RSiteSearch ("nadzieja") Tęsknię za tym, Ted. gt Jeśli wygładzanie naprawdę jest Twoim celem, wtedy dodatkowy zasób R byłby gładki. spline, less (lub lowess), ksmooth lub użył wygładzania w regresjach. Venables i Ripley mają sporo pracy przykładów gt takich w MASS. gt gt - gt David Winsemius gt gt gt W dniu 26 lutego 2009 r. o godzinie 7:07 rano lthidden email gt napisał: gt gtgt Szukam jakiejś pomocy w usuwaniu elementów o niskich częstotliwościach z sygnału gtgt przez Moving Average na okno przesuwne. gtgt Rozumiem, że tiis jest procedurą wygładzania, której nigdy wcześniej nie robiłem w życiu gtgt. westchnienie. gtgt gtgt Przeszukiwałem archiwów R i znalazłem quotrollmeanquot, quotMovingAverages quot, gtgt quotSymmetricMAquot. gtgt Żadna z powyższych funkcji mantioned wydaje się akceptować porządek wielomianu gtgt wygładzania i okno przesuwne z parametrami wejściowymi. gtgt Może coś czegoś brakuje. gtgt gtgt Zastanawiam się, czy istnieją pewne bloki strukturalne w R, jeśli nawet nie funkcja gtgt, która robi to wszystko (nie spodziewam się zbyt wiele). gtgt Nawet niektóre referencje i podręczniki są mile widziane. gtgt gtgt Dziękuję bardzo, gtgt gt; gt gt gt gt gt gt gt gt gtt gtgt gtgt gtgt gtgt gtgt gtgt gtgt gtgt gtgt gtgt gtgt alternatywna wersja HTML usunięta gtgt gtgt gtgt ukryta lista adresów e-mail gtgt stat. ethz. chmailmanlistinfor-help gtgt PROSIMY zapoznać się z przewodnikiem po publikacji gtgt R-project. orgposting-guide. html gtgt i podaj skomentowany, minimalny, samodzielny, powtarzalny kod. gt gt gt ukryta lista adresów e-mail gt stat. ethz. chmailmanlistinfor-help gt PLEASE zapoznaj się z przewodnikiem po publikacji gt R-project. orgposting-guide. html gt i podaj skomentowany, minimalny, samodzielny, powtarzalny kod. Napisałem mały kod używając filtrowania Fouriera, jeśli chciałbyś zajrzeć do tego: library (StreamMetabolism) library (mFilter) x lt - read. production (file. choose ()) contiguous. zoo (data. frame (x, (), ciąg dalszy (x, quotRM61DO. Concquot)) krótki lt - x42685: 48535, quotRM202DO. Concquot short lt - x53909: 59957, nrRM61DO. Conkwot krótki (coredata (krótki), częstotliwość 96) filtracja czterordzeniowa krótka. funta. fft (short. ts) (Re (short. fft), xlimc (0,10) , ylimc (-1000, 1000)) short. fft789: 5563 00i short. ifft fft (short. fft, inverse TRUE) length (short. fft) zoo series z filtrem zerowym (coredata (Re (short. ifft)). indeks (krótki)) par (mfrowc (2,1)) wykres (krótki) wykres (filt) window. plot lt - funkcja (x, y, a, b, s, d) par (mfrowc (2,1)) (window. chron (y, a, b, s, d)) window. plot (krótki, filt, quot04172007quot, quot00: 01: 00quot, quot04172007quot, 23: 46: 00quot) plot. e lt - function ( b, w, x, y, z) a-window. chron (b, w, x, y, z) wykres (a, ylimrange (a) 0.06c (-1, 1)) linie (a0,98, colquotbluequot) linie (a1.02, colquotredquot) może nie być dokładnie to, czego chcesz, ale będziesz mieć uchwyt na to, jakie widmowe właściwości zostały usunięte. W czwartek, 26 lutego 2009 o godzinie 9:54 rano, Ted Harding lthidden email gt napisał: gt W dniach 26-lut-09 13:54:51 David Winsemius napisał: gtgt Widziałem odpowiedź Gaborsa, ale wyjaśniłaś prośbę. Mówisz, że gtgt chce usunąć składniki o niskiej częstotliwości, ale poproś o wygładzenie funkcji gtgt. Termin quotsmoothingquot oznacza usunięcie elementów gtgt wysokiej częstotliwości z serii. gt gt Jeśli wygenerujesz wygładzoną serię, Twój wynik zawiera gt kombinezonów o niskiej częstotliwości, z usuniętymi składnikami wysokiej częstotliwości gt. gt gt Jeśli jednak odejmujesz to od oryginalnych serii, Twój wynik gt zawiera składniki o wysokiej częstotliwości, z usuniętymi kompilatorami o niskiej częstotliwości. gt Gładka średnica jest jednym ze sposobów wygładzania (ale może wprowadzać okresowe składniki GT, których nie było na początku). Filtrowanie serii czasów jest bardzo otwartą działalnością W wielu przypadkach przydatny jest przegląd właściwości spektralnych GT serii, dla których R ma kilka funkcji. spektrum () gt w pakiecie statystyk (ładowana domyślnie bv) to jedna podstawowa funkcja. gt help. search (quotime seriesquot) wyrzuci wiele funkcji. gt gt Możesz zajrzeć do pakietu ltsa (liniowa analiza czasu serii gt). gt gt Alternatywnie, jeśli masz już dobre informacje o strukturze częstotliwości GT szeregu lub (na przykład) wie, że gt ma zdefiniowany w danym momencie składnik sezonowy, możesz rozpocząć projektowanie funkcji przenoszenia, specjalnie dostosowanej do Praca. gt Spójrz na RSiteSearch (gt) gt gt Mam nadzieję, że to pomoże, gt Ted. gt gt gt Jeśli wygładzanie jest Twoim celem, dodatkowy zasób R byłby gładki. spline, less (lub lowess), ksmooth lub użył wygładzania w regresjach gtgt. Venables i Ripley mają sporo pracy przykłady gtgt takich jak w MASS. W dniu 26 lutego 2009 roku o godzinie 7:07 rano lthidden email gt napisał: gtgt gtgtgt Szukam jakiejś pomocy w usunięciu składowych niskich częstotliwości z gtgtgt sygnału poprzez Moving Average na okno przesuwne. gtgtgt Rozumiem, że tiis jest procedurą wygładzania, której nigdy wcześniej nie robiłem w moim życiu GTGT. westchnienie. gtgtgt gtgtgt Przeszukiwałem archiwów R i znalazłem quotrollmeanquot, quotMovingAverages quot, gtgtgt quotSymmetricMAquot. gtgtgt Żadna z powyższych funkcji mantioned wydaje się akceptować porządek wielomianu gtgtgt wygładzającego i okno przesuwne z parametrami wejściowymi. gtgtgt Może coś czegoś brakuje. gtgtgt gtgtgt Zastanawiam się, czy istnieją pewne bloki budowania w R, jeśli nawet nie funkcja gtgtgt, która robi to wszystko (nie spodziewam się zbyt wiele). gtgtgt Bardzo mile widziane są nawet referencje z literatury i tutoriale. gtgtgt gtgtgt gtgtgt gtgtgt gtgtgt gtgtgt gtgtgt gtgtgt gtgtgt gtgtgt gtgtgt tutti i telefonini gtgtgt gtgtgt gtgtgt alternatywna wersja HTML usunięta gtgtgt gtgtgt gtgtgt ukryta lista adresów e-mail gtgtgt stat. ethz. chmailmanlistinfor-help gtgtgt PROSIMY zapoznać się z przewodnikiem po publikacji gtgtgt R-project. orgposting-guide. html gtgtgt i udostępnia skomentowany, minimalny, samodzielny, odtwarzalny kod. gtgt gtgt gtgt ukryta lista adresów e-mail gtgt stat. ethz. chmailmanlistinfor-help gtgt PROSIMY zapoznać się z przewodnikiem po publikacji gtgt R-project. orgposting-guide. html gtgt i podać skomentowany, minimalny, samodzielny, powtarzalny kod. gt gt ------------------------------------------------ -------------------- E-Mail: (Ted Harding) lthidden e-mail gt gt e-mail: 44 (0) 870 094 0861 gt Data: 26 - Feb-09 Czas: 14:54:43 gt ------------------------------ XFMail ------- ----------------------- gt gt ukryta lista adresów e-mail gt stat. ethz. chmailmanlistinfor-help gt PLEASE zapoznaj się z przewodnikiem po publikacji R-project. orgposting - guide. html gt i podaj skomentowany, minimalny, samodzielny, powtarzalny kod. Nie pozwól, aby spędziliśmy czas i zasoby, myśląc o rzeczach, które są tak małe lub tak duże, że wszystko, co dla nich robią, jest dla nas podmuchem i sprawia, że ​​czujemy się jak bogowie. Jesteśmy ssakami i nie wyczerpaliśmy irytujących problemów związanych z byciem ssakami. W odpowiedzi na ten post przez Ted. Harding-2 W dniu 26 lutego 2009 r. O godzinie 9:54 rano (Ted Harding) napisał: gt On 26-lut-09 13:54:51 David Winsemius napisał: gtgt Widziałem Gaborsa odpowiedź, ale wyjaśnienie wniosku. Mówisz, że chcesz usunąć składniki o niskiej częstotliwości, ale poproś o wygładzanie gtgt gtgt funkcji gtgt. Termin quotsmoothingquot oznacza usunięcie elementów gtgt wysokiej częstotliwości z serii. gt gt Jeśli wygenerujesz wygładzoną serię, Twój wynik zawiera gt kombinezonów o niskiej częstotliwości, z usuniętymi składnikami wysokiej częstotliwości gt. gt gt Jeśli jednak odejmujesz to od oryginalnych serii, Twój wynik gt zawiera składniki o wysokiej częstotliwości, z usuniętymi kompilatorami o niskiej częstotliwości. Tak. Terminem serii czasowej byłby kwotowyzmiana kwotą lub kwotą kontyngentu. gt gt Przeciętna średnia ruchoma jest jednym ze sposobów wygładzania (ale może wprowadzać okresowe składniki GT, których nie było na początku). Filtrowanie serii czasów jest bardzo otwartą działalnością W wielu przypadkach przydatny jest przegląd właściwości spektralnych GT serii, dla których R ma kilka funkcji. spektrum () gt w pakiecie statystyk (ładowana domyślnie bv) to jedna podstawowa funkcja. gt help. search (quotime seriesquot) wyrzuci wiele funkcji. gt gt Możesz zajrzeć do pakietu ltsa (liniowa analiza czasu serii gt). gt gt Alternatywnie, jeśli masz już dobre informacje o strukturze częstotliwości GT szeregu lub (na przykład) wie, że gt ma zdefiniowany w danym momencie składnik sezonowy, możesz rozpocząć projektowanie funkcji przenoszenia, specjalnie dostosowanej do Praca. gt Spójrz na RSiteSearch (quot) Jak wskazuje odpowiedź OPs, ona już używa analizy wavelet. Moje pytanie w tej kwestii brzmi, czy powinna ona doradzać ignorowanie komponentów niskiej częstotliwości i skoncentrować się na elementach średniej i wysokiej częstotliwości. Jeśli masz już jakiś rozkład spektralny, nie powinno być potrzeby odejmowania ani odejmowania kroku. gt gt gt Mam nadzieję, że to pomoże, gt Ted. gt gt gt Jeśli wygładzanie naprawdę jest Twoim celem, dodatkowy zasób R byłby gładki. spline, less (lub lowess), ksmooth lub użył gładkich słów gtgt w regresjach gtgt. Venables i Ripley mają sporo pracy przykłady gtgt takich jak w MASS. W dniu 26 lutego 2009 roku o godzinie 7:07 rano lthidden email gt napisał: gtgt gtgtgt Szukam jakiejś pomocy w usunięciu składowych niskich częstotliwości z gtgtgt sygnału poprzez Moving Average na okno przesuwne. gtgtgt Rozumiem, że tiis jest procedurą wygładzania, której nigdy wcześniej nie robiłem w moim życiu GTGT. westchnienie. gtgtgt gtgtgt Przeszukiwałem archiwów R i znalazłem quotrollmeanquot, quotMovingAverages quot, gtgtgt quotSymmetricMAquot. gtgtgt Żadna z powyższych funkcji mantioned wydaje się akceptować porządek wielomianu gtgtgt wygładzającego i okno przesuwne z parametrami wejściowymi. gtgtgt Może coś czegoś brakuje. gtgtgt gtgtgt Zastanawiam się, czy istnieją pewne bloki budowania w R, jeśli nawet nie funkcja gtgtgt, która robi to wszystko (nie spodziewam się zbyt wiele). gtgtgt Bardzo mile widziane są nawet referencje z literatury i tutoriale. gtgtgt gtgtgt gtgtgt gtgtgt gtgtgt gtgtgt gtgtgt gtgtgt gtgtgt gtgtgt gtgtgt tutti i telefonini gtgtgt gtgtgt gtgtgt alternatywna wersja HTML usunięta gtgtgt gtgtgt gtgtgt ukrytą listę mailingową e-mail gtgtgt stat. ethz. chmailmanlistinfor-help gtgtgt PROSIMY zapoznać się z przewodnikiem po publikacji gtgtgt R-project. orgposting-guide. html gtgtgt i udostępnia skomentowany, minimalny, samodzielny, odtwarzalny kod. gtgt gtgt gtgt ukryta lista adresów e-mail gtgt stat. ethz. chmailmanlistinfor-help gtgt PROSIMY zapoznać się z przewodnikiem po publikacji gtgt R-project. orgposting-guide. html gtgt i podać skomentowany, minimalny, samodzielny, powtarzalny kod. gt gt ------------------------------------------------ -------------------- E-Mail: (Ted Harding) lthidden e-mail gt gt e-mail: 44 (0) 870 094 0861 gt Data: 26 - Feb-09 Czas: 14:54:43 gt ------------------------------ XFMail ------- -------------------------- mav (c (4,5,4,6), 3) serie czasowe: początek 1 koniec 4 częstotliwość 1 1 NA 4.333333 5.000000 NA Tutaj próbowałem wykonywać średnią kroczącą, która wzięła pod uwagę ostatnie 3 cyfry, więc spodziewałem się, że dostanę tylko dwie cyfry 8211 4.333333 i 5 8211, a jeśli miałyby się wartości NA, pomyślałem, że they8217d będzie na początku sekwencji. W rzeczywistości okazuje się, że parametr 8216sides8217 kontroluje: boki dla filtrów splotowych. Jeśli boki 1 współczynniki filtru są dla przeszłych wartości tylko wtedy, gdy boki 2 są wyśrodkowane dookoła punktu 0. W tym przypadku długość filtra powinna być nieparzysta, ale jeśli jest ona równa, więcej filtra jest przesuwane do przodu w czasie niż do tyłu. Tak więc w naszej funkcji 8216mav8217 średnia toczenia wygląda na dwie strony bieżącej wartości, a nie tylko na wartości przeszłe. Możemy dostosować się do tego, aby uzyskać pożądane zachowanie: biblioteka gt (zoo) gt rollmean (c (4,5,4,6), 3) 1 4,333333 5.000000 Zdałem sobie też sprawę, że mogę wyświetlić listę wszystkich funkcji w pakiecie 8216ls8217 funkcji tak I8217ll będą skanowania zoo8217s lista funkcji następnym razem muszę zrobić coś czasu szeregowe związane 8211 there8217ll prawdopodobnie już funkcję dla niej gt ls (kwakiet: zooquot) 1 kwot. Datequot kwot. Date. numericquot kwot. Date. tsquot 4 kwas. Date. yearmonquot kwas. Date. yearqtrquot quotas. yearmonquot 7 kwas. yearmon. defaultquot kwas. yearqtrquot kwas. yearqtr. defaultquot 10 kwas. zooquot kwas. zoo. defaultquot kwas. zooregquot 13 kwas. zooreg. defaultquot quotopoplot. zooquot quotibbind. zooquot 16 quotcoredataquot quotcoredata. defaultquot quotcoredatalt-quot; 19 quotfacetfreequot quotformat. yearqtrquot quotfortify. zooquot 22 quotfrequencylt-quotifelse. zoquant quotindexquot 25 quotindexlt-quotindex2charquot quotis. regularquot 28 quotis. zooquot quotmake. par. listquot q uotMATCHquot 31 quotMATCH. defaultquot quotMATCH. timesquot quotmedian. zooquot 34 quotmerge. zooquot quotna. aggregatequot quotna. aggregate. defaultquot 37 quot. approxquot quotna. approx. defaultquot quotna. fillquot 40 quotna. fill. defaultquot quotna. locfquot quotna. locf. defaultquot 43 quotna. splinequot quotna. spline. defaultquot kwna. StructTSquot 46 kwna. trimquot quotna. trim. defaultquot quotna. trim. tsquot 49 quotORDERquot quotORDER. defaultquot. tarpanel. lines. itsquot 52 quotpanel. lines. tisquot quotpanel. lines. tsquot quotpanel. lines. zooquot 55 quotpanel. plot. customquot quotpanel. plot. defaultquot quotpanel. points. itsquot 58 adnotacja. tarc. tisquot quotpanel. points. tsquot quotpanel. points. zooquot 61 appanel. polygon. itsquot quotpanel. polygon. tisquot quotpanel. polygon. tsquot 64 quotpanel. polygon. zooquot quotpanel. rect. itsquot quotpanel. rect. tisquot 67 sqpanel. rect. tsquot quotpanel. rect. zooquot quotpanel. segments. itsquot 70 atpanel. segments. tisquot cudzysłowy. segments. tsquot quotpanel. se gments. zooquot 73 quotpanel. text. itsquot quotpanel. text. tisquot quotpanel. text. tsquot 76 quotpanel. text. zooquot quotplot. zooquotququantile. zooquot 79 quotrbind. zooquot quotread. zooquot quotrev. zooquot 82 quotrollapplyquot quotrollvolver quotoke8.jpg quonedmaxquot 85 quotrollmax. defaultquot quotrollmaxrquot quotrollmeanquot 88 quotrollmean. defaultquot quotrollmeanrquot quotrollmedianquot 91 quotrollmedian. defaultquot quotrollmedianrquot quotrollsumquot 94 quotrollsum. defaultquot quotrollsumrquot quotscalexyearmonquot 97 quotscalexyearqtrquot quotscaleyyearmonquot quotscaleyyearqtrquot 100 quotSys. yearmonquot quotSys. yearqtrquot quottimelt-Quot 103 quotwrite. zooquot quotxblocksquot quotxblocks. defaultquot 106 quotxtfrm. zooquot quotyearmonquot quotyearmontransquot 109 quotyearqtrquot quotyearqtrtransquot quotzooquot 112 quotzoorequot Bądź towarzyski, dziel się