問題タブ [extrapolation]

私は素敵な 3 次スプライン コードを持っていますが、それは補間専用です。少しだけ将来を推定する必要があります。これを行うためのライブラリではなく、優れたコードソースを知っている人はいますか?

これは、基本 (現在の ASM) で補間用に記述したコードです。

過去 20 年間の時系列データがあります。変数は毎年測定されているので、20 個の値があります。最初の列が年を表し、2 番目の列が値であるタブ区切りファイルがあります。これは次のようになります。

今後数年間、2 番目の列の値を推定したいと思います。2 列目の値が減少する速度も低下しているため、線形回帰は使用できないと思います。2 番目の列がゼロに近づくのは何年か知りたいです。私は R を使用したことがないので、タブ区切りファイルからデータを読み取るために使用されるコードを教えていただければ幸いです。

ありがとう

4 年または 5 年ごとのデータを含むデータ フレームがあります。データ フレームに含まれていない年のデータを補間し、データ フレームの両端にある列のデータを補間したいと考えています。

以下のコードで補間を実行できました。唯一の問題は、中央の列が繰り返され、1 つのコピーを削除する必要があることです。補間を行うより効率的な方法はありますか? 外挿を攻撃する方法もわかりません。実際のデータセットには、12 年 (列) の利用可能なデータが含まれています。

アドバイスありがとうございます。

機能しない補間の代替案:

matlabで850以上の次のデータを外挿する方法は?

csv ファイルからデータを取得する imacros スクリプトがあります。しかし、列からランダムにデータを取得するように imacros に指示する必要があります。すなわち:

列2には多くの値を保存しますが、各行にはCol2とは異なる値が必要です。出来ますか？

Bestmacros に返信します。

Thx Bestmacros ですが、動作しないため、まだ何か間違ったことをしていると思います。これはスクリプトです：

ご覧のとおり、5 つのタグで col2 からのランダム値が必要です。他の列には値が 1 つだけ含まれている必要があります。このスクリプト全体を何度も (ループで) 繰り返す必要があり、そのたびに VAR0 を 1 ずつ増やす必要があることを考えると、コードをどこに挿入すればよいでしょうか?

線形に補間および推定したい 3D データセットがあります。補間は で簡単に行うことができますscipy.interpolate.LinearNDInterpolator。モジュールは、パラメーター範囲外の値に対してのみ定数/nan を入力できますが、外挿をオンにするオプションを提供しない理由がわかりません。

コードを見ると、モジュールが cython で書かれていることがわかります。cython の経験がないため、コードをいじって外挿を実装するのは困難です。私はそれを純粋な python コードで書くことができますが、おそらく他の誰かがより良いアイデアを持っていますか? 私の特定のケースには一定の xy グリッドが含まれますが、z 値は大きく (-100,000) 変化し続けるため、z 値が変化するたびに補間が実行されるため、補間は高速でなければなりません。

要求に応じて基本的な例を挙げると、次のようなグリッドがあるとしましょう

と の値を計算したいとしましょx = -1.5, -0.8, +0.5うy = -0.2, +0.2, +0.5。現在、各 y 値の x 軸に沿って、次に各 x 値の y 軸に沿って 1d 内挿/外挿を実行しています。外挿は の 2 番目の関数によって行われryggyr's answerます。

私はPythonが初めてです。データセットがあり、numPy/sciPy を使用して将来のデータ ポイントを予測/推定しようとしています。現在のデータに適合する数学関数 (サイン関数など) を考え出す簡単な方法はありますか?その関数に新しい値を渡して予測を取得できますか?

これが私が持っているものですが、私が望むことをしているとは思いません:

データをcurve_fitおよびunivariatesplineしようとしましたが、それは現在のデータにのみ適合し、ポイントを滑らかにします。私が言いたいのは、これらのツールはデータを「フィッティング」しているだけで、将来のポイントを取得するために使用できる機能を実際に提供していないということです。

私のデータは周期的であり、サインとコサインの合計として記述できるように見えたので、離散フーリエ変換を使用できると思いました。しかし、時間ドメインから周波数ドメインを取得すると、時間ドメインの将来の期間とポイントを予測するために「外挿」する方法に行き詰まりました。

外挿が危険で信頼できない場合があることは理解していますが、このプロジェクトの目的のために、グラフ化できる機能する予測関数を取得しようとしています。

よろしくお願いいたします。

次の Matlab ステートメントに相当する Python を探しています。

interp(xq, x, y)線形補間/補外に完全に機能するように見えます。

私も見ました

最も近い方法では完全に機能しますが、外挿は実行されません。

他に見落としているものはありますか？ありがとう。

有限サイズの物理システムのコンピューター シミュレーションを行っています。この後、無限大 (熱力学的限界) への外挿を行っています。一部の理論では、データはシステムのサイズに比例してスケーリングする必要があるため、線形回帰を行っています。

私が持っているデータにはノイズがありますが、データ ポイントごとに誤差範囲を推定できます。たとえば、データ ポイントは次のようになります。

Pythonでこれをやろうとしているとしましょう。

1. 私が知っている最初の方法は次のとおりです。

   これにより結果のエラーバーが得られることは理解していますが、これは初期データのエラーバーを考慮していません。

2. 私が知っている2番目の方法は次のとおりです。

   /li>

ここでは、最小二乗近似で使用される重みとして、各ポイントのエラーバーの逆数を使用します。したがって、ポイントがそれほど信頼できない場合、結果に大きな影響を与えることはありません。これは合理的です。

しかし、これらの両方の方法を組み合わせたものを取得する方法がわかりません。

私が本当に欲しいのは、2番目の方法が何をするかです。つまり、すべてのポイントが異なる重みで結果に影響を与える場合に回帰を使用します。しかし同時に、結果がどれほど正確かを知りたい、つまり、結果の係数の誤差範囲を知りたいのです。

これどうやってするの？