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ロジスティック傾向を持つ非常に単純な長方形の面をRで構築したいと思います。上の値が最高値 (1) になり、下の値が最低値 (0) になります。私が考えている表面の例を示す画像の下書きを作成しました。最も美しいトレンド ラインではないので、何が必要かがわかります。私はデータを持っていません。これは、後で修正する予定の、ロジスティック傾向を持つ理論的なサーフェスであると想定されています。それを開始/アプローチする方法、またはRの役立つパッケージに関するヘルプは大歓迎です!

次の 2 つのモデルを推定しました。

と

(yt は月間取引量のログであることに注意してください。)

それぞれがどのようにトレンドをモデル化しているかをどのように解釈できますか?

おはようございます、スタックです。データの傾向を予測する方法を見つけようとしています.これを行うためのより良い方法があるかどうか疑問に思っています..調べることができる組み込み関数またはライブラリはありますか?

ここに私が持っているものがあります: ( http://3v4l.org/RGU3i )

次のようなnumpy配列からのプロットがあります。

ご覧のとおり、データには一種の振動傾向があります。

この振動周波数の推定値を取得する「pythonic」方法があるかどうか疑問に思います。

私は、最もトレンドの高い「記事」をリアルタイムで返す必要があるシステムを開発しています。記事のヒット数。

私の最初の考えは、各記事の番号を保存することでした。ヒット数と時間。次に、この関数を正規化し、成長率を返す一次導関数を計算します。次に、2次導関数を使用して、それがどれだけ成長しているかを知ることができ、特定のしきい値に達した場合->トレンドとしてタグ付けします.

問題は、たとえば一日の終わりに「オフライン」でできることですが、それを継続的に行う方法がわかりません...

Storm のようなものが存在することは知っていますが、これと同じくらい具体的なものを探しています (疑似コードで書かれたアルゴリズム、または一般的な問題ではなく、この問題に取り組む記事)。

これは、増加傾向に従う数値ベクトルです (以下を参照)。この増加傾向に基づいて、次の 100 個の値を予測したい場合はどうすればよいでしょうか? グラフではなく数値で予測値が必要です。

テキストの単語/バイグラムの傾向を検出しようとしています。私がこれまでに行ったことは、ストップ ワードを削除し、単語の頻度を小文字にして取得し、テキストごとに上位 30 個をリストに追加することです。

例えば

次に、上記のリストを、すべての単語とドキュメントごとの頻度を含む 1 つの巨大なリストに変換しました。次に行う必要があるのは、並べ替えられたリストを取得することです。

何か案は？

コード：

以下を達成するための優れたアルゴリズムを見つけようとしています。

私は2つのRGBカラーを持っています。1 つの色 (たとえば、赤 = 255, 0, 0) から始めて、何度か繰り返した後、青 (0, 0, 255) に変えたいと考えています。

私の現在のアルゴリズムは、単純に色の各コンポーネントの合計を取り、2 で割ります。これはトリックですが、速すぎます。反復ごとに、数値を元の値の 10 分の 1 だけ変更したいと考えています。したがって、反復 1 は色 (230、0、25) などを返す可能性があります。宛先の色も変更される可能性があることに注意してください。急に青の代わりに緑が欲しくなりました。

これを達成する良い方法を知っている人はいますか？私は数学を理解できないようです。

ありがとうございました！