time-series

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    Rでtime seriesの分析を開始しましたが、私のtsファイルのベストフォーマットを理解するのに苦労しています。 私はcsvファイルからRへのデータのインポートされ、データフレームは次のようになります。 date sales 2015/01/01 150 2015/02/01 200 2015/03/01 175 ... 私の目的は、そのtime seriesコンポーネントにこ

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    各都市の毎月の観測数と観測値の合計をプロットします。私の日付変数はymです(私はすでに数ヶ月間にそれを変換していますので、いくつかの観測値はymとcityの値が同じかもしれません)、私はcityの列に2つの都市があり、 毎月2本のバーが並んでいます。 1つのプロットには観測数があり、別のプロットでは、月と都市ごとにnumber列の合計があります。 私はカウントプロットのための次のコードを使用してい

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    Rのar.ols()関数では、返されたオブジェクト$var.predを使用して予測分散を出力できます。 Rのarima()の機能も予測分散を出力できますか?

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    時系列データの外れ値検出に取り組んでいます。 Chen and Liu's time seriesアウトライア検出を実装している[tsoutliers][1]パッケージが見つかりました。しかし、私はRに install.packages("tsoutliers") tsoutliersをインストールすることができません私は、次の依存関係のエラーに In file included from KF-

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    私のデータでtime seriesの分析を実行しています。私はARIMAモデルで使用する最良の係数を決定するために自動arima関数を実行しました。 Iは、上記の結果に(2,1,1)ことを理解 model1 <- auto.arima(log(mydata_ts)) model1 Series: log(mydata_ts) ARIMA(2,1,1)(1,0,0)[12] Coeffi

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    frequencyがどのように私の時系列に影響を与えるかについての助けが必要です。私は毎日の時系列データをfrequency = 7と合わせました。私は時系列を見ると、日々の中間値を取得します。私はのデータを持っています60日です。私は私に421の値を与える同じ ts.v1<- ts(V1, start = as.Date("2017-08-01"), end = as.Date("2017-09

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    私はいくつかの研究を行いましたが、私は解決策を見つけることに固執しています。私はXTSをロードした後(次のコードを実行した日付 Claims の 参照リストを :私は、保険金請求や障害者の日に非常に基本的なデータフレームを時系列データを持っている、のは、データを呼び出してみましょう私は、私はauto.arimaを実行し、ARIMA(を開始することができ、月あたりのクレームの数を抜け出す/カウントす

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    私は入力として3次元の3つの異なる時系列を持ち、時系列は異なる長さを持つことができるRNN分類器を作ろうとしています。そこで、私は3つのRNNをモデル化し、それらを最終層に接続しました。どのようにすべきで、再利用はオプションではありませんので ValueError: Variable rnn/multi_rnn_cell/cell_0/basic_lstm_cell/kernel already

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    2つの値の列と1つの列の%Y-%m形式のデータがあります。データフレームを時系列データに変換するためにxtsを使用する方法を学びました。ただし、結果が日付を正しく出力しません。最後に、私はcnt対YrMon(x軸の時間順)と合計対YrMonをプロットする必要があります。 YrMon cnt total 1: 2016-08 14.42857 705.071429 2: 2016-09 13.

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    私はテキストファイルを持っており、時系列をプロットするためのデータを次のように読みたいと思っています。 Value Date Time 4406 6/13/2016 16:53:23 4422 6/13/2016 17:25:58 4411 6/13/2016 17:31:21 4408 6/13/2016 17:37:00 4404 6/13/2016 17:42:22 -999 6