time-series

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私は不規則なタイムスタンプを持つ時系列データセットを持っています。どのように私はこれはあなたのデータを取得する場所、私が唯一の迅速かつ汚い提案を提供することができますから、あなたが任意のコードを表示し、またはしなかったので5分間隔 Datetime Value 11/6/2017 07:56:41 16 11/6/2017 08:01:22 16 11/6/2017 08:06:39 2

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AlphaVantager時系列セットYYYY MM DD HH MM SS

Rにalphavantagerパッケージを使用してデータをダウンロードしました。時系列として分データを設定しようとしていますxtsオブジェクトです。私はis.xts(df)を実行すると rm(list = ls()) library(alphavantager) AlphaKey <- av_api_key("YOUR API Key (Free) - (obtainable here:

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matlabでncファイルを読む

フォルダから複数のncファイルを読みたい。これらのファイルは、マトリクス形式、すなわち層別データである。私は正常に1つのファイルを読み取り、属性を表示し、それらを抽出している。私はそれらをプロットしようとすると、エラーで終了します。私はMATLABを初めて使用しているので、どのような種類のエラーがこれであり、どのように修正するのかはわかりません。私はまた、複数のファイルを読んで、必要な変数を持つ

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rの数値の平日の平均を計算する方法

数値（Rate）、1990-01-29の形式の日付（TrdDate） - を含むdata.frameがあります。私は、各日付の平日と一致する列を作成し、私は毎日の平均を計算したい。 TrdDate Rate weekday 1. 1990-02-20 120 monday 2. 1990-03-20 100 monday 3. 1990-04-21 100 Tuesday 4. 1990

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辞書を使用したPythonのブールマスク

時刻の条件を指定して値を計算しようとしています。ベクトル/シリーズは、所与の時間およびデータが併合された時間に対する正味の太陽放射である。昼間に値が得られたら、その値に.1を掛けなければならず、夜間に値が得られたときに値に0.5を掛けます。日光辞書が次のように表示されるので、日照時間が月ごとに著しく変化することがあります。計算/乗算の適用に役立つブール値のマスク（withindaylight）を

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はどちらかXTS-強制可能であるか、私はこの種のデータ持っ

時間ベースなければなりません： Date Time Value 02-09-17 14:17:20 92 02-09-17 14:17:20 91 02-09-17 14:17:20 38.62391 02-09-17 14:17:20 120.3348 02-09-17 14:17:20 18.1 02-09-17 14:17:20 11.2 02-09-17 14:26:40

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bstによって行われた予測を正の値に限定することは可能ですか？

私はRで利用可能なさまざまな予測パッケージを使用することを学び、bsts（）に出くわしました。私が扱うデータは時系列の要求です。 data=c(27, 2, 7, 7, 9, 4, 3, 3, 3, 9, 6, 2, 6, 2, 3, 8, 6, 1, 3, 8, 4, 5, 8, 5, 4, 4, 6, 1, 6, 5, 1, 3, 0, 2, 6, 7, 1, 2, 6, 2, 8, 6, 1

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SASの変数を変数として再帰的に進める

私はSASにパネル/縦型データセットを持っています。 1つのフィールドはクラスまたはタイプを示し、もう1つはブレークのない時点を示し、もう1つは観測された履歴であり、もう1つは前記履歴のログの差分予測です。私は新しいフィールドを追加したい：履歴フィールドは、予測フィールドによって進められた。時刻フィールドが 'future'の場合は、目標差変数に自らの遅れを乗じ、対数差異予測変数のexpを乗算し

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日付の周りにいくつかのウィンドウを作成

私はいくつかの株式を持っているデータセットを使って作業しています。私はその上にイベントを持つデータセットをマージしました。イベントスタディでは、ダミーとして機能し、ウィンドウを作成するいくつかの変数を作成したいと思います：-60〜-11日、-5〜-1日、アナウンスデー+ 1日+1。それは証券でなければならない（ウィンドウは銘柄間で引き継がれるべきではありません） 1つの告知/イベント日（ann

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ROBETS時系列予測モデルの再学習エラーR

RでROBETSを使用して予測を行っています。長い時間系列でモデルを再トレーニングする必要があります。 library(robets) ts.train <- ts(c(60,209,51,34,208,64,122,99,82,194,136,177,110,332,300,151,128,206,129,92,164,814,1286,826,893,949,1014,830,877,605