問題タブ [time-series]

ねえ、私は統計でコシノール分析を計算しようとしていますが、それを行う方法について途方に暮れています。サーカディアンリズムデータのMESOR、AMPLITUDE、ACROPHASEを計算する必要があります。

http://www.wepapers.com/Papers/73565/Cosinor_analysis_of_accident_risk_using__SPSS%27s_regression_procedures.ppt

それを行う方法、式などを示すリンクがありますが、それは私に多くの助けを与えていません。統計またはSPSSのいずれかで、そのコードを知っている人はいますか？

それは重要な論文のためなので、私は本当にこれを成し遂げる必要があります

毎日の株価や日中データなどの金融時系列を操作する場合、どの時系列パッケージが好まれますか? xts、plain Zoo、または timeSeries などですか? 私は xts と Zoo の両方を使用していますが、xts を排他的に使用するかどうかわからない場合や、zoo の方がオーバーヘッドが軽いという利点がある場合があります。また、Rmetrics によるこれらすべてのパッケージに関するレビュー ペーパーを思い出しました。この論文では、xts は行ったいくつかのテストを完了することさえできないと主張しています。しかし、私は今その紙を見つけることができません。

私はRを始めたばかりで、時系列データで少し行き詰まりました。

「zoo」形式の時系列（日付と値）があり、イベントが発生したときに十字で注釈を付けたいと思います。イベントは不規則で、csv形式です（日付のみ、場合によっては繰り返されます）。

日付などをRが受け入れる形式に読み取ることができましたが、メインの時系列をグラフ化する手段がなく、セカンダリイベントに注釈が付けられていますか？

更新： 申し訳ありませんが、以前にこれを見逃しました-以下は私が使用しているデータの種類です：

（検索語の）ツイートの数をこれと比較したいのですが、次の形式のむらのあるデータしかありません。

いくつか繰り返されます。これまでのところ、いくつかのクリーニング（つまり、日付のタプル、オカレンス）を行うためのPythonスクリプトを作成することができましたが、Rを使用して生データを処理できることを望んでいましたか？

どうもありがとう

次のようなデータがあります。

各グループ名はデータ系列です。各シリーズを別々にプロットしたいので、次のように分けました。

到着予定時刻:

結果の Zoo オブジェクトは次のようになります。

したがって、時間に対してdist.meanをプロットし、各シリーズの+/- dist.sdに等しいエラーバーを含めたい場合:

• A、B、C の dist.mean と dist.sd を組み合わせるにはどうすればよいですか?
• 結果のオブジェクトの棒グラフ、またはおそらくより良い、折れ線グラフを作成するにはどうすればよいですか?

各列が経時的な機能を表すマトリックスがあります。特定のウィンドウ サイズでこれらの値の移動平均を見つける必要があります。

MATLABのような関数はありますか?

ETS と自己回帰モデルを使用して最適な複合モデルを自動的に選択するコードを書きたいと思います。選択の基準とすべき基準は何ですか?

また、R の予測パッケージから AR 項と対応する係数の数を推測するために auto.arima 関数を使用している場合、入力系列は必ず定常である必要がありますか? または d の値が自動的に選択されるため、非定常モデルが返されますか?

ありがとう、パニ

最近、大規模なデータセット (40 万行以上) に取り組んでいます。これまでのところ、私は XTS 形式を使用してきました。これは、数万分の 1 の要素の「小さな」データセットで問題なく動作しました。

プロジェクトが大きくなった今、R はデータベースのデータを取得して XTS に入れるときに単純にクラッシュします。

Rは最大2 ^ 32-1要素（またはバージョンによっては2 ^ 64-1）のサイズのベクトルを持つことができるはずだと私は理解しています。したがって、XTSにはいくつかの制限がある可能性があるという結論に達しましたが、ドキュメントで答えを見つけることができませんでした. （理論的に可能なベクトルサイズの理解について、私は少し自信過剰だったのかもしれません）。

要約すると、次のことを知りたいです。

1. XTSには確かにサイズ制限があります
2. 大規模な時系列を処理する最もスマートな方法は何だと思いますか? (私は、分析をいくつかの小さなデータセットに分割することを考えていました)。
3. エラー メッセージは表示されません。R は単に自動的にシャットダウンします。これは既知の動作ですか?

解決

1. R と同じで、使用するメモリの種類 (64 ビット、32 ビット) によって異なります。とにかくとてつもなく大きい。
2. データのチャンク化は確かに良いアイデアですが、必須ではありません。
3. この問題は、R 2.11.1 で解決された R 2.11.0 のバグに起因します。長い日付ベクトル (ここでは XTS のインデックス) に問題がありました。

私はstackoverflowを初めて使用し、Rをかなり初めて使用しましたが、長く懸命に検索したため、次の質問に対する答えが見つかりません。

時系列に対する温度のデータ ファイルが多数あります。CSV を ZOO オブジェクトとしてインポートしてから、XTS に変換しています。正しいファイルは次のようになります。

しかし、一部の時間値はわずかにずれています。つまり、00:00:00 ではなく 23:59:00、または 00:30:00 ではなく 00:29:00 です。

分単位の違いは分析にとって重要ではなく、最終的にファイルをマージしたいので、これらの時系列を修正したいので、各時系列は同じタイミングである必要があります。

「時系列を1分前にシフトしますが、データ列を変更しないでください（例：S_21）」と言うだけのコマンドが必要です。gsub()簡単な変更で運が良かったので、データを変更する複雑な正規表現を考えましたZOO または XTS に変換される前. lag()andについて読みdiff()ましたが、時系列に関連してデータ値を移動しているようです; 間違っている場合は修正してください.

この問題を解決するための助けをいただければ幸いです。

次の問題があります: 10000 を超えるエントリを含む時系列があり、それぞれに対していくつかの計算を実行したいと考えています。これだけでは問題ありませんが、次の値を取得するには、最後に計算された値を取得する必要があります。必要なものの非常に単純な形式は次のようになります。

Val(n) = Val(n-1) + (time-series-entry / 2) （またはそのようなもの！）

これを管理する方法がわかりません。単純に次のようにします。

最後に計算された値を取得できないため (少なくとも方法がわからない!)、機能しません。それから私は考えました: OK、Loop-Recur を使用しましょう。これにより、時系列エントリに対応する値が得られますが、次のエントリでは、すべての計算を再度行う必要があります。反復は正しいことですが、関数には副作用があるため機能しませんでした。

だから私はこれにここで立ち往生しています。誰かが私にヒントを与えることができれば素晴らしいことです。

大量の時系列データを強度マップにマッピングできるツールまたは API の提案/例を探しています。

データには、国、シリーズ、および年の次元が含まれます。ここに例がありますhttp://spreadsheets.google.com/ccc?key=t9ZwziZAgy768ZTXDEg8Maw&authkey=CPn0pdoH&hl=en_GB&ui=1