問題タブ [trend]

個々のサンプリングステーションごとに、経時的に糞便大腸菌群の移動幾何平均を計算する必要があります(各値で、その値と前の29個の値の幾何平均が必要です)。データベースからデータをダウンロードすると、列ヘッダーは次のようになります。

成長する地域に応じて、数個から十数個のステーションがあります。

HEREで見つけたいくつかのコードを適応させようとしました:

これは機能しましたが、問題は、結果のログ値が必要ないことです。プロットして誰もが値を簡単に理解できるように、通常の地理平均だけが必要です。そこにあるpsychパッケージからgeometric.mean関数を何とかこっそり盗もうとしましたが、うまくいきませんでした。

移動平均を計算するためのリソースと、幾何平均を計算するためのコードがあり、それらのいくつかを組み合わせようとしました。幾何平均を移動する例が見つかりません。

最終的には、上記のリンクの例と同様に、測点ごとにすべての地理平均をグラフ化したいと考えています。

また、移動する 90 パーセンタイルをデータフレームとグラフに追加したいと思います。私は次のことを試しました：

これは私にエラーを与えます:

mutate_(.data, .dots = lazyeval::lazy_dots(...)) のエラー: 引数 ".data" がありません。デフォルトはありません

何が欠けているのか分からないようです。

トレンドと季節性を持つ TS の ARIMA 予測を使用しようとしています。したがって、データを残余 + トレンド + 季節性に分解します。

サンプルから値を予測する必要があるため、exog=trend をモデルの入力として使用し、残差 (~定常) で予測を実行しています。

これは本当にうまくいきません。傾向はモデルによってまったく考慮されていないようです-傾向を人為的に予測値に追加すると、つまり、予測+傾向をプロットすると、予測は元の系列に非常に近くなります...しかし、私はそうしているのでトレンドがわからないので、このトリックはできません。加法トレンドを使用しない場合、予測の一部と実際のデータの間に一定の差があるように見えます。

私の質問は次のとおりです-ARIMAはPythonでトレンドに対処できますか（Rでできることはわかっています）？exog 経由でない場合、どのようにモデルにインポートできますか? 残余+トレンドでARIMAを実行しようとしましたが、それでもパフォーマンスが悪いです.

また、trend = 'c' と trend = 'nc' の意味は何ですか? マニュアルには"Whether to include a constant or not. ‘c’ includes constant, ‘nc’ no constant."、コンスタント トレンド 0 次推定としてコンスタントと記載されていますか? 期待される一定の傾向として一定、つまり、'nc' は変化する傾向を意味しますか? または、モデルにトレンドが含まれていない場合の「nc」? これでもあれでも、予測はうまくいきませんが、傾向があることがわかっている場合は、常に「c」を使用する必要がありますか?

助けてください？

ありがとう。

非常に単純な何かが欠けていると確信していますが、このエラーが表示される理由をまだ理解できていません。私が持っているデータは、2013 年 4 月から 2014 年 3 月までの毎月末のデータです。ここで、12 か月間の傾向を理解したいと思います。

私の時系列データです。今私が使用するとき

エラーが発生します：

このシリーズには 12 期あることを理解しているので、何が問題なのかわかりません。助けてください

IIS7 で構成すると、opc Web トレンド (asp.net) コントロールが表示されず、クロス マークが表示されます。Visual Studio では問題なく動作しますが、これを IIS で公開すると、クロス マークが表示されます。以下はコードです。

R の bfast 関数の結果について質問があります。ブレークが検出されない時系列があるとします。

bfast (フィット) オブジェクトからトレンド コンポーネントの勾配値を抽出するにはどうすればよいですか? ANOVA=TRUE のオプション 'plot' は機能しません。

1 つのオプションは、提供されたトレンド コンポーネントに基づいて計算することですが、「フィット」オブジェクトから直接取得する方法はありますか?

どんなヒントでも大歓迎です。

形状の 3 次元配列 (時間、緯度、経度) があります。各経度/緯度ポイントで線形トレンドを計算したいと思います。すべてのポイントを単純にループして、各ポイントで Spicy.stats.linregress を使用できることはわかっています。ただし、大きな配列の場合は非常に遅くなります。

scipy 関数 "detrend" は、n 次元配列の線形トレンドを計算および削除でき、非常に高速です。しかし、傾向を計算する方法が見つかりません。

大きなグリッド上の各ポイントの勾配、切片、r 値、および p 値を計算する高速な方法を知っている人はいますか?

どんな助け/提案も大歓迎です!

乾杯ジョアキム

詳細を説明すると、AWS で構築し、Puppet を使用して DSC を処理し、Puppet をブートストラップしてプロビジョニングし、新しくプロビジョニングされたノードに Puppet をインストールします。

私は少しの間 Puppet を使用してきましたが、vm の作成時にのみ実行されるモジュールを書きたいと思っています。

私の特定の使用例は、Puppet を介して自動的に、新しくプロビジョニングされたノードにウイルス対策 (具体的には、Trend Micro Deep Security) をインストールしたいということです。

これを実行するためのスクリプトは、ダウンロード、実行、およびそれ自体をアクティブにするためのいくつかの TMDS 固有のコマンドのみを必要とします。

Puppet を使用すると、すべての実行 (ダウンロード、インストールの試行、アクティブ化の試行) でこれが行われますが、これは私が望むものではありません。

ただし、Puppet が Trend Micro やその取得方法、URL などについて「知っている」とは思わないため、次のようなものは使用できません。

いくつかの調査を行い、ブログ投稿を見て、コードの構造が次の行に沿ったものであることを知っています(正しくないことはわかっています):

したがって、私の質問は次のとおりです。これをどのようにまとめるのですか?