พอดี เฉลี่ยเคลื่อนที่ ใน r

รายการช่วงป๊อปอัพความเชื่อมั่นช่วยให้คุณสามารถกำหนดระดับความเชื่อมั่นสำหรับวงดนตรีความเชื่อมั่นในการคาดการณ์ไดอะล็อกสำหรับรูปแบบการปรับให้เรียบตามฤดูกาลรวมถึงช่วงเวลาต่อฤดูกาลสำหรับการตั้งค่าจำนวนงวดในฤดูกาลรายการป๊อปอัปข้อ จำกัด ช่วยให้คุณระบุประเภทข้อ จำกัด คุณต้องการบังคับให้ใช้น้ำหนักที่ราบเรียบในระหว่างการพอดีข้อ จำกัด จะเพิ่มการโต้ตอบเพื่อให้คุณสามารถกำหนดข้อ จำกัด ในการทำให้น้ำหนักเรียบขึ้นได้แต่ละส่วนน้ำหนักที่ราบเรียบอาจถูก จำกัด หรือไม่มีข้อ จำกัด ตามที่กำหนดโดยการตั้งค่าของเมนูป๊อปอัปถัดจากน้ำหนัก เมื่อป้อนค่าสำหรับน้ำหนักคงที่หรือมีการหดตัวค่าจะเป็นตัวเลขจริงหรือเป็นลบตัวอย่างเช่นที่นี่มีน้ำหนักระดับที่คงที่อยู่ที่ 0 3 และน้ำหนักของเทรนด์ที่ล้อมรอบด้วย 0 1 และ 0 8 ในกรณีนี้ ค่าของน้ำหนักแนวโน้มจะได้รับอนุญาตให้เคลื่อนที่ภายในช่วง 0 1 ถึง 0 8 ในขณะที่ระดับน้ำหนักถูกจัดขึ้นที่ 0 3 โปรดทราบว่าคุณสามารถระบุน้ำหนักที่ราบเรียบทั้งหมดในโฆษณาได้ vance โดยใช้ข้อ จำกัด ที่กำหนดเองเหล่านี้ในกรณีนี้จะไม่มีการคำนวณน้ำหนักจากข้อมูลแม้ว่าการคาดการณ์และส่วนที่เหลือจะยังคงได้รับการคำนวณเมื่อคุณคลิกประมาณการผลลัพธ์ของการพอดีจะปรากฏในตำแหน่งของกล่องโต้ตอบแบบจำลองเพื่อเรียบง่ายชี้แจง สมการราบเรียบ L tyt 1 L t -1 ถูกนิยามในแง่ของการให้ความนุ่มนวลแบบเดียวรุ่นนี้มีค่าเท่ากับ ARIMA 0, 1, 1 model ซึ่งค่าเฉลี่ยใน R. To ดีที่สุดจากความรู้ของฉัน R ไม่มีฟังก์ชัน built-in ในการคำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่โดยใช้ฟังก์ชันการกรอง แต่เราสามารถเขียนฟังก์ชันสั้น ๆ สำหรับค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ได้จากนั้นเราจะใช้ฟังก์ชันนี้กับข้อมูล mav หรือข้อมูล mav 11 ถ้าเราต้องการ ระบุจำนวนจุดข้อมูลแตกต่างจากค่าเริ่มต้น 5 วางแผนงานตามที่คาดหวังข้อมูล mav พล็อตนอกจากจำนวนจุดข้อมูลซึ่งค่าเฉลี่ยเรายังสามารถเปลี่ยนอาร์กิวเมนต์ด้านข้างของด้านการกรองด้านการใช้ 2 ด้านทั้งสองด้าน 1 ใช้ค่าที่ผ่านมาใน การนำทาง navigation navigation l. Post navigation. The การวิเคราะห์ Series Series และการประยุกต์ใช้กับ R ชุดเวลาชุด fix. R รวดเร็ว fix. The หน้าใช้ JavaScript สำหรับการเน้นไวยากรณ์ไม่จำเป็นต้องเปิดใน แต่รหัสจะยากอ่านนี่คือ เพียงแค่เดินเล่นสั้นลงเวลา seRies เลนคำแนะนำของฉันคือการเปิด R และเล่นพร้อมกับการสอนหวังว่าคุณได้ติดตั้ง R และพบไอคอนบนเดสก์ทอปของคุณที่ดูเหมือน R ดีเป็น R ถ้าคุณใช้ Linux, จากนั้นหยุดมองหาเพราะไม่ได้มีเพียงแค่เปิดเทอร์มินัลแล้วป้อน R หรือติดตั้ง R Studio ถ้าคุณต้องการข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับกราฟิกชุดเวลาโดยเฉพาะอย่างยิ่งโดยใช้ ggplot2 โปรดดูที่การแก้ไขปัญหาด่วนของกราฟิกแก้ไขเร็ว ๆ นี้มีขึ้นเพื่อให้คุณเห็นเวลา R ขั้นพื้นฐาน series และได้คะแนนความสนุกสำหรับคนวัย 8 ถึง 80 ปีนี้ไม่ได้หมายถึงการเป็นบทเรียนในการวิเคราะห์อนุกรมเวลา แต่ถ้าคุณต้องการคุณอาจลองทำหลักสูตรสั้น ๆ นี้ได้ง่ายๆหลักสูตร EZ Online Time R หลักสูตร B ขั้นตอนแรกของคุณ เซสชั่น R ได้รับความสะดวกสบายแล้วเริ่มต้นของเธอ U p และลอง addition. Ok ง่ายๆบางอย่างตอนนี้คุณ re ใช้ผู้เชี่ยวชาญ R เราจะได้รับตอนนี้ astsa ตอนนี้คุณโหลดเราสามารถเริ่มต้นให้ s ไปก่อนหน้านี้เราจะเล่นกับจอห์นสันจอห์นสันข้อมูลชุดมัน รวมอยู่ใน astsa เป็น jj ที่ dynOmite ตัวอักษรจาก Good Times First ดูที่ it. and คุณเห็นว่า jj เป็นชุดของ 84 หมายเลขที่เรียกว่าวัตถุชุดเวลาเพื่อดูลบวัตถุของคุณหากคุณเป็น Matlab หรือผู้ใช้ที่คล้ายกันคุณอาจ คิด jj เป็น 84 1 เวกเตอร์ แต่มันไม่ได้มีคำสั่งและความยาว แต่ไม่มีมิติไม่มีแถวไม่มีคอลัมน์ R เรียกชนิดของวัตถุพาหะนี้ดังนั้นคุณต้องระวังใน R เมทริกซ์มีมิติ แต่เวกเตอร์ไม่ - พวกเขาเพียงแค่เรียงลำดับของห้อยในไซเบอร์สเปซตอนนี้ขอให้ทำแบบรายเดือนวัตถุชุดที่เริ่มในเดือนมิถุนายนของปี 2293 เราป้อน Vortex. Note ว่าข้อมูลจอห์นสันและจอห์นสันเป็นรายไตรมาสจึงมีความถี่ 4 เวลา ชุด zardoz เป็นข้อมูลรายเดือนจึงมีความถี่ 12 คุณยังได้รับสิ่งที่มีประโยชน์บางอย่างกับวัตถุ ts, ตัวอย่างเช่นตอนนี้ลองพล็อตของจอห์นสันจอห์นสันซีรีส์โดยใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่สองด้านลองลองนี่ fjj t jj t-2 jj t-1 jj t jj t 1 jj t 2 และเราจะเพิ่ม lowess lowess - คุณ รู้ว่าพอดีประจำสำหรับ fun. Let s ความแตกต่างข้อมูลที่บันทึกไว้และเรียกมันว่า dljj แล้วเราจะเล่นกับ dljj. Now histogram และพล็อต QQ หนึ่งด้านบนของอื่น ๆ แต่ในทางที่ดีให้ s ตรวจสอบความสัมพันธ์ โครงสร้างของ dljj โดยใช้เทคนิคต่างๆก่อนอื่นเราจะดูที่ตารางของ scatterplots ของ dljj t กับค่า lagged เส้นเป็น lowess พอดีและตัวอย่าง acf เป็นสีน้ำเงินในกล่องตอนนี้ลองมาดูที่ ACF และ PACF ของ dljj. โปรดทราบว่าแกน LAG อยู่ในรูปของความถี่เพื่อให้ 1,2,3,4,5 สอดคล้องกับความล่าช้า 4,8,12,16,20 เนื่องจากความถี่ 4 ที่นี่หากคุณไม่ชอบการติดฉลากประเภทนี้คุณ สามารถแทนที่ dljj ในใด ๆ ข้างต้นโดย ts dljj, freq 1 เช่น acf ts dljj, freq 1, 20.Moving on ให้ลองพิจารณาการสลายโครงสร้างของข้อผิดพลาดฤดูใบไม้ร่วง jj แนวโน้มใช้ lowess. If คุณต้องการตรวจสอบส่วนที่เหลือ, ตัวอย่างเช่นพวกเขาอยู่ในคอลัมน์ที่สามของซีรีส์ที่เกิดขึ้นส่วนประกอบตามฤดูกาลและแนวโน้มอยู่ในคอลัมน์ที่ 1 และ 2 ตรวจสอบ ACF ของส่วนที่เหลือส่วนที่เหลือ aren t สีขาวไม่ได้ปิดคุณสามารถทำน้อยมากดีกว่าโดยใช้ หน้าต่างตามฤดูกาลท้องถิ่นในทางตรงข้ามกับโลกที่ใช้โดยการระบุต่อ stl ประเภทสำหรับรายละเอียดมีสิ่งที่เรียกว่าโครงสร้างที่จะพอดีกับรูปแบบของโมเดลพารามิเตอร์เรา don t ใช้ฟังก์ชันเหล่านี้ในข้อความเมื่อเรานำเสนอโมเดลโครงสร้างในบทที่ 6 เพราะเรา ชอบที่จะใช้โปรแกรมของเราเองนี่เป็นเวลาที่ดีที่จะอธิบายในข้างต้นสุนัขเป็นวัตถุที่มีพวงของสิ่งที่ระยะทางเทคนิคถ้าคุณพิมพ์สุนัขคุณจะเห็นส่วนประกอบและถ้าคุณพิมพ์สุนัขสรุปคุณจะได้รับเพียงเล็กน้อย บทสรุปของผลลัพธ์หนึ่งในองค์ประกอบของสุนัขซึ่งมีชุดผลตามฤดูกาลแนวโน้มส่วนที่เหลือเพื่อดูส่วนประกอบของสุนัขที่คุณพิมพ์และคุณจะเห็น 3 ชุดซึ่งเป็นครั้งสุดท้ายที่มีส่วนที่เหลือและที่ เรื่องราวของคุณจะเห็นตัวอย่างมากขึ้นในขณะที่เราย้ายไปและตอนนี้เราจะทำปัญหาจากบทที่ 2 เราจะพอดีกับบันทึกการถดถอยครั้งที่ 1 Q1 2 Q2 3 Q3 4 Q4 ที่ Qi เป็นตัวบ่งชี้ของไตรมาสที่ฉัน 1,2,3,4 จากนั้นเราจะตรวจสอบ residuals. You สามารถดูเมทริกซ์รูปแบบที่มีตัวแปร dummy วิธีนี้ตอนนี้ตรวจสอบสิ่งที่เกิดขึ้นมองไปที่พล็อตของข้อสังเกตและค่าติดตั้งของพวกเขาซึ่งแสดงให้เห็นว่าพล็อตของ ข้อมูลที่มีการพอดีกับทับไม่คุ้มค่าไซเบอร์สเปซที่ใช้เวลา แต่พล็อตส่วนที่เหลือและ ACF ของส่วนที่เหลือมีค่าน้ำหนักใน joules. Do ส่วนที่เหลือเหล่านี้ดูขาวละเว้น 0-lag correlation เสมอ 1 คำตอบคือ NO ดังนั้นการถดถอยข้างต้นเป็นสิ่งที่น่าสนใจดังนั้นสิ่งที่เป็นวิธีการรักษาขออภัยคุณจะต้องใช้เวลาเรียนเพราะนี่ไม่ใช่บทเรียนในชุดเวลาที่ผมเตือนคุณขึ้นที่ด้านบนคุณต้องระวังเมื่อคุณถอยหลัง ชุดหนึ่งครั้งในองค์ประกอบ lagged ของอื่นโดยใช้ lm มีแพคเกจที่เรียกว่า dynlm ที่ทำให้ง่ายต่อการ f มัน lagged ถดถอยและฉันจะพูดคุยขวาหลังจากที่ตัวอย่างนี้ถ้าคุณใช้ lm แล้วสิ่งที่คุณต้องทำคือการผูกชุดด้วยกันโดยใช้ถ้าคุณ don t ผูกชุดด้วยกันพวกเขาชนะ t ถูกจัดอย่างถูกต้องนี่เป็นตัวอย่างถอยหลังทุกสัปดาห์ ค่าความเป็นพิษของโรคหัวใจและหลอดเลือดในส่วนของอนุภาคมลพิษที่ค่าปัจจุบันและล้าหลังไปสี่สัปดาห์ประมาณหนึ่งเดือนสำหรับรายละเอียดเกี่ยวกับชุดข้อมูลให้ดูบทที่ 2 ตรวจสอบให้แน่ใจว่าได้โหลดแอสตาเอสไว้หมายเหตุไม่มีความจำเป็นต้องเปลี่ยนชื่อส่วนที่ล่าช้า -4 ไปยังส่วนที่ 4 เพียงตัวอย่างของสิ่งที่คุณสามารถทำทางเลือกข้างต้นเป็น dynlm แพคเกจที่มีการติดตั้งแน่นอนเช่นเราได้สำหรับ astsa ขึ้นที่นั่นที่จุดเริ่มต้นหลังจากที่มีการติดตั้งแพคเกจคุณสามารถทำตัวอย่างก่อนหน้าดังต่อไปนี้ นี่เป็นตัวอย่างที่ไม่แสดงผลที่นี่เพื่อให้คุณกลับมาใช้เองได้การใช้ astsa เป็นเรื่องง่ายที่จะพอดีกับโมเดล ARIMA คุณอาจสงสัยเกี่ยวกับความแตกต่างระหว่าง aic และ AIC ข้างต้นสำหรับว่า y ou ต้องอ่านข้อความหรือเพียง don t กังวลเกี่ยวกับเรื่องนี้เพราะมันไม่คุ้มค่าทำลายวันของคุณคิดเกี่ยวกับมันและใช่ส่วนที่เหลือเหล่านี้ดูขาวถ้าคุณต้องการทำประมาณการ ARIMA จะรวมอยู่ใน astsa. And สำหรับการถดถอยบาง มีข้อผิดพลาดที่เกี่ยวข้องกับตนเองเราจะพอดีกับรุ่น M tt P tet ที่ M t และ P t คือ cmort มรณกรรมและชุดชิ้นส่วนของอนุภาคและ et คือข้อผิดพลาดที่สัมพันธ์กันก่อนทำพอดีกับ OLS และตรวจสอบส่วนที่เหลือขณะนี้พอดีกับรูปแบบ การวิเคราะห์ที่เหลือไม่แสดงมีลักษณะสมบูรณ์แบบที่นี่มีรูปแบบ ARMAX, M t 0 1 M t-1 2 M t-2 1 t 2 T t - 1 3 P t 4 P t - 4 et et autocorrelated ประการแรกเรา ลองและ ARMAX p 2, q 0 แล้วมองไปที่ส่วนที่เหลือและตระหนักว่าไม่มีความสัมพันธ์ที่เหลือดังนั้นเราจึงทำใหม่สุดท้ายการวิเคราะห์สเปกตรัม quicky. That s ทั้งหมดสำหรับตอนนี้ถ้าคุณต้องการเพิ่มเติมเกี่ยวกับกราฟิกชุดเวลาให้ดูที่ หน้าการแก้ไขด่วนอย่างรวดเร็ว