Moving genomsnittet lowess

Välkommen till Statsmodels8217s Dokumentationsstatistikmodeller är en Python-modul som ger klasser och funktioner för uppskattning av många olika statistiska modeller, samt för att utföra statistiska test och statistisk datautforskning. En omfattande lista över resultatstatistik är avalabel för varje estimator. Resultaten testas mot befintliga statistiska paket för att säkerställa att de är korrekta. Paketet släpps under licens för öppen källkod Modifierad BSD (3-klausul). Online dokumentationen är värd vid sourceforge. Minimala exempel Sedan version 0.5.0 av statistikmodeller. Du kan använda R-stil formler tillsammans med pandas datarammar för att passa dina modeller. Här är ett enkelt exempel med vanliga minsta rutor: Du kan också använda numpy arrayer istället för formler: Ta en titt på dir (resultat) för att se tillgängliga resultat. Attributen beskrivs i results. doc och resultatmetoder har egna doktreringar. Grundläggande dokumentation Information om strukturen och utvecklingen av statistikmodeller: EViews 9.5 Funktionslista EViews erbjuder ett brett utbud av kraftfulla funktioner för datahantering, statistik och ekonometrisk analys, prognoser och simulering, datapresentation och programmering. Medan vi inte kan lista allt, erbjuder följande lista en glimt på de viktiga EViews-funktionerna: Basic Data Handling Numeric, alfanumeriska (string) och datumserievärdesetiketter. Omfattande bibliotek med operatörer och statistiska, matematiska, datum och strängfunktioner. Kraftfullt språk för uttryckshantering och transformering av befintlig data med operatörer och funktioner. Prover och provobjekt underlättar bearbetning på underuppsättningar av data. Stöd för komplexa data strukturer inklusive regelbunden daterad data, oregelbunden daterad data, tvärsnittsdata med observationsidentifierare, daterad och odaterad paneldata. Flersidiga arbetsfiler. EViews inbyggda, diskbaserade databaser ger kraftfulla sökfunktioner och integration med EViews-arbetsfiler. Konvertera data mellan EViews och olika kalkylblad, statistik och databasformat, inklusive (men inte begränsat till): Microsoft Access och Excel-filer (inklusive. XSLX och. XLSM), Gauss Dataset-filer, SAS Transportfiler, SPSS inbyggda och bärbara filer, Stata-filer, råa formaterade ASCII-text - eller binära filer, HTML - eller ODBC-databaser och frågor (ODBC-stöd ges endast i Enterprise Edition). OLE-stöd för att länka EViews-utdata, inklusive tabeller och diagram, till andra paket, inklusive Microsoft Excel, Word och Powerpoint. OLEDB-stöd för att läsa EViews-arbetsfiler och databaser med hjälp av OLEDB-medvetna klienter eller anpassade program. Stöd för FRED (Federal Reserve Economic Data) databaser. Enterprise Edition stödjer Global Insight DRIPro och DRIBase, Haver Analytics DLX, FAME, EcoWin, Bloomberg, EIA, CEIC, Datastream, FactSet och Moodys Economy databaser. EViews Microsoft Excel Add-in kan du länka eller importera data från EViews-arbetsfiler och databaser från Excel. Dra och släpp stöd för att läsa data, helt enkelt släppa filer i EViews för automatisk konvertering och länkning av utländsk data till EViews-arbetsformat. Kraftfulla verktyg för att skapa nya arbetsfilsidor från värden och datum i befintliga serier. Matcha sammanslagna, gå med, lägga till, dela in, ändra storlek, sortera och omforma (stack och unstack) workfiles. Enkel att använda automatisk frekvensomvandling vid kopiering eller länkning av data mellan sidor med olika frekvenser. Frekvensomvandling och matchning av sammanslagning stöder dynamisk uppdatering när underliggande data ändras. Automatisk uppdatering av formelserier som automatiskt omberäknas när underliggande data ändras. Lättanvänd frekvensomvandling: Kopiera eller koppla enkelt data mellan sidor med olika frekvenser. Verktyg för resampling och slumptalsgenerering för simulering. Slumpmässig talgenerering för 18 olika distributionsfunktioner med tre olika slumptalsgeneratorer. Stöd för åtkomst till molndisk, så att du kan öppna och spara filen direkt till Dropbox, OneDrive, Google Drive och Box-konton. Time Series Data Handling Integrerat stöd för hantering av data och tidsseriedata (både regelbundna och oregelbundna). Stöd för vanliga regelbundna frekvensdata (årlig, halvårsvis, kvartalsvis, månad, tvåhundrad, fjorton dagar, tio dagar, veckovis, daglig - 5 dagars vecka, dagligen - 7 dagars vecka). Stöd för högfrekventa (intradag) data, vilket möjliggör timmar, minuter och sekunder frekvenser. Dessutom finns det ett antal mindre vanligt förekommande regelbundna frekvenser, inklusive flera år, tvåhundra, fjorton dagar, tio dagar och dagliga med ett godtyckligt antal dagar i veckan. Specialiserade tidsseriefunktioner och operatörer: lags, skillnader, log-skillnader, glidande medelvärden, etc. Frekvensomvandling: olika höga och låga till höga metoder. Exponentiell utjämning: singel, dubbel, Holt-Winters och ETS-utjämning. Inbyggda verktyg för vitare regression. Hodrick-Prescott-filtrering. Band-pass (frekvens) filtrering: Baxter-King, Christiano-Fitzgerald fixerad längd och fullt urval asymmetriska filter. Säsongsjustering: Folkräkning X-13, X-12-ARIMA, TramoSeats, glidande medelvärde. Interpolering för att fylla i saknade värden inom en serie: Linjär, Loglinjär, Catmull-Rom Spline, Kardinal Spline. Statistik Grundläggande datasammanfattningar av gruppsammanfattningar. Tester av jämlikhet: t-test, ANOVA (balanserad och obalanserad, med eller utan heteroskedastiska avvikelser.), Wilcoxon, Mann-Whitney, Median Chi-kvadrat, Kruskal-Wallis, van der Waerden, F-test, Siegel-Tukey, Bartlett , Levene, Brown-Forsythe. Envägs tabulering av kors-tabulering med associeringsåtgärder (Phi-koefficient, Cramers V, Contingence Coefficient) och oberoende testning (Pearson Chi-Square, Sannolikhetsförhållande G2). Covarians - och korrelationsanalys inklusive Pearson, Spearman rank-order, Kendalls tau-a och tau-b och partiell analys. Huvudkomponentanalys inklusive scree plots, biplots och loading plots, och viktade komponent poäng beräkningar. Faktoranalys som möjliggör beräkning av associeringsåtgärder (inklusive kovarians och korrelation), unika uppskattningar, uppskattningar av faktorbelastning och faktorvärden, samt att utföra estimeringsdiagnostik och faktorrotation med hjälp av en av över 30 olika ortogonala och snedställda metoder. Test för empirisk fördelningsfunktion (EDF) för det normala, exponentiella, extrema värdet, logistiska, Chi-kvadratiska, Weibull - eller Gamma-fördelningarna (Kolmogorov-Smirnov, Lilliefors, Cramer-von Mises, Anderson-Darling, Watson). Histogram, Frekvenspolygoner, Kantfrekvenspolygoner, Medeltryckta Histogram, CDF-Överlevande-Quantil, Kvantilkvantil, Kärntäthet, Tillpassade teoretiska fördelningar, Boxplots. Spridningsplottor med parametriska och icke parametriska regressionslinjer (LOWESS, lokalpolynom), kärnregression (Nadaraya-Watson, lokal linjär, lokal polynom). eller självförtroende ellipser. Time Series autokorrelation, partiell autokorrelation, korskorrelation, Q-statistik. Granger causality test, inklusive panell Granger orsakssamband. Enhetstesttest: Augmented Dickey-Fuller, GLS-transformerad Dickey-Fuller, Phillips-Perron, KPSS, Eliot-Richardson-Point Point Optimal, Ng-Perron, samt test för unitrots med breakpoints. Cointegrationstest: Johansen, Engle-Granger, Phillips-Ouliaris, Park added variabler och Hansen stabilitet. Oberoende tester: Brock, Dechert, Scheinkman och LeBaron Variansförhållande tester: Lo och MacKinlay, Kim wild bootstrap, Wrights rank, rank-score och sign-test. Wald och flera jämförelsevariansförhållande test (Richardson och Smith, Chow och Denning). Långvarig varians - och kovariansberäkning: symmetriska eller ensidiga långsiktiga covarianser med icke-parametrisk kärna (Newey-West 1987, Andrews 1991), parametrisk VARHAC (Den Haan och Levin 1997) och förkärnad kärna (Andrews och Monahan 1992) metoder. Dessutom stöder EViews Andrews (1991) och Newey-West (1994) automatiska bandbreddsvalmetoder för kärnanestimatörer och informationskriterier baserade långlängdsvaleringsmetoder för VARHAC och förankringsuppskattning. Panel - och poolgruppsgrupp och statistik och testning efter period. Enhetstester: Levin-Lin-Chu, Breitung, Im-Pesaran-Shin, Fisher, Hadri. Cointegrationstest: Pedroni, Kao, Maddala och Wu. Panel inom seriekovarianer och huvudkomponenter. Dumitrescu-Hurlin (2012) panel kausalitetstest. Tvärsnittsprov. Estimeringsregression Linjära och olinjära vanliga minsta kvadrater (multipel regression). Linjär regression med PDL på ett antal oberoende variabler. Robust regression. Analytiska derivat för icke-linjär uppskattning. Viktade minsta kvadrater. Vit och Newey-West robusta standardfel. HAC-standardfel kan beräknas med hjälp av icke parametrisk kärna, parametriska VARHAC - och förkodade kärnmetoder och tillåta alternativ för val av automatisk bandbredd för kärnanestimatörer och informationskriterierna baslängdslängdsmetoder för VARHAC och förvitringsberäkning. Linjär kvantilregression och minst absoluta avvikelser (LAD), inklusive både Hubers Sandwich och bootstrapping-kovariansberäkningar. Stegvis regression med sju olika urvalsförfaranden. Tröskelregression inklusive TAR och SETAR. ARMA och ARMAX Linjära modeller med autoregressivt glidande medelvärde, säsongsautoregressiva och säsongsmässiga glidande medelfel. Icke-linjära modeller med AR - och SAR-specifikationer. Uppskattning med hjälp av backcasting-metoden för Box och Jenkins, villkorade minst kvadrater, ML eller GLS. Fraktionellt integrerade ARFIMA-modeller. Instrumentvariabler och GMM Linjära och olinjära tvåstegs minsta kvadratiska instrumentella variabler (2SLSIV) och Generalized Method of Moments (GMM) uppskattning. Linjär och olinjär 2SLSIV uppskattning med AR och SAR fel. Begränsad information Maximal sannolikhet (LIML) och K-klassuppskattning. Bredt utbud av GMM-viktningsmatrisspecifikationer (White, HAC, User-provided) med kontroll över viktmatris-iteration. GMM-estimeringsalternativ inkluderar kontinuerlig uppdatering av uppskattning (CUE) och en mängd nya standardfelalternativ, inklusive Windmeijer-standardfel. IVGMM-specifik diagnostik inkluderar Instrument Orthogonality Test, ett Regressor Endogenity Test, ett svagt instrumenttest och ett GMM-specifik brytpunktstest. ARCHGARCH GARCH (p, q), EGARCH, TARCH, Component GARCH, Power ARCH, Integrated GARCH. Den linjära eller olinjära medelekvationen kan innefatta ARCH - och ARMA-termer, både medel - och variansekvationerna möjliggör exogena variabler. Normal, Student t, och Allmänna Felfördelningar. Bollerslev-Wooldridge robusta standardfel. In - och utprovprognoser av den villkorliga variansen och medelvärdena och permanenta komponenter. Begränsade beroende variabelmodeller Binary Logit, Probit och Gompit (Extreme Value). Ordered Logit, Probit och Gompit (Extreme Value). Censurerade och stympade modeller med normala, logistiska och extrema värdesfel (Tobit, etc.). Räkna modeller med Poisson, negativ binomial och quasi-maximal sannolikhet (QML) specifikationer. Heckman Selection modeller. HuberWhite robusta standardfel. Räkna modeller stödjer generell linjär modell eller QML standardfel. Hosmer-Lemeshow och Andrews Goodness-of-Fit testning för binära modeller. Spara enkelt resultat (inklusive generella resurser och gradienter) till nya EVview-objekt för vidare analys. Generell GLM-estimeringsmotor kan användas för att uppskatta flera av dessa modeller, med möjlighet att inkludera robusta covariances. Panel DataPooled Time Series, tvärsnittsdata Linjär och olinjär uppskattning med additiv tvärsnitt och tidsbundna eller slumpmässiga effekter. Val av kvadratiska objektiva estimatorer (QUEs) för komponentvariationer i slumpmässiga effekter modeller: Swamy-Arora, Wallace-Hussain, Wansbeek-Kapteyn. 2SLSIV uppskattning med tvärsnitt och period fasta eller slumpmässiga effekter. Uppskattning med AR-fel med användning av olinjära minsta kvadrater på en transformerad specifikation Allmänna minsta kvadrater, generell 2SLSIV-uppskattning, GMM-estimering som möjliggör tvärsnitt eller period heteroskedastiska och korrelerade specifikationer. Linjär dynamisk paneldatauppskattning med första skillnader eller ortogonala avvikelser med periodspecifika förutbestämda instrument (Arellano-Bond). Seriella korrelationstester för panel (Arellano-Bond). Robusta standardfelberäkningar inkluderar sju typer av robusta vita och panelkorrigerade standardfel (PCSE). Test av koefficientbegränsningar, utelämnad och överflödiga variabler, Hausman test för korrelerade slumpmässiga effekter. Panelenhetstesttest: Levin-Lin-Chu, Breitung, Im-Pesaran-Shin, Fisher-typtest med hjälp av ADF och PP-test (Maddala-Wu, Choi), Hadri. Panelsamintegrationsuppskattning: Fully Modified OLS (FMOLS, Pedroni 2000) eller Dynamic Ordinary Least Squares (DOLS, Kao och Chaing 2000, Mark and Sul 2003). Uppskattning av poolad genomsnittlig grupp (PMG). Generella linjära modeller Normal, Poisson, Binomial, Negativ binomial, Gamma, Inverse Gaussian, Exponentiell Mena, Power Mean, Binomial Squared Familjer. Identitet, logg, log-komplement, logit, probit, logg-logg, gratis logglogg, invers, kraft, power odds-förhållande, Box-Cox, Box-Cox oddsförhållande länkfunktioner. Tidigare varians och frekvensviktning. Fast, Pearson Chi-Sq, avvikelse och användardefinierade dispersionsspecifikationer. Stöd för QML uppskattning och testning. Quadratic Hill Climbing, Newton-Raphson, IRLS - Fisher Scoring och BHHH-estimeringsalgoritmer. Vanliga koefficienter kovarianer beräknas med användning av förväntad eller observerad Hessian eller den yttre produkten av gradienterna. Robusta kovariansuppskattningar med hjälp av GLM, HAC eller HuberWhite metoder. Single Equation Cointegrating Regression Support för tre fullt effektiva uppskattningsmetoder, fullständigt modifierad OLS (Phillips och Hansen 1992), Canonical Cointegrating Regression (Park 1992) och Dynamic OLS (Saikkonen 1992, Stock och Watson 1993 Engle och Granger (1987) och Phillips och Ouliaris (1990) restbaserade tester, Hansens (1992b) instabilitetstest och Parks (1992) lade till variabeltest. Flexibel specifikation av trend - och deterministiska regressorer i ekvationen och cointegrerande regressorspecifikation. Fullständig uppskattning av långvariga variationer för FMOLS och CCR. Automatiskt eller fastlagsval för DOLS-lager och - ledningar och för långvarig variansblekningssegression. Avkalkade OLS och robusta standardfelberäkningar för DOLS. Användardefinierad Maximal sannolikhet Använd standard EVview-serieuttryck för att beskriva bidragsberäkningen för loggar. Exempel på multinomial och villkorlig logit, Box-Cox transformationsmodeller, ojämnviktsväxlingsmodeller, probitmodell s med heteroskedastiska fel, nestad logit, Heckman-urvalsval och Weibull-riskmodeller. System för ekvationer Linjär och olinjär uppskattning. Minsta kvadrater, 2SLS, jämviktsvägd uppskattning, uppenbarligen orelaterad regression och trestegsminsta kvadrater. GMM med vita och HAC viktningsmatriser. AR uppskattning med icke-linjära minsta kvadrater på en transformerad specifikation. Full information Maximal sannolikhet (FIML). Uppskatta strukturella faktoriseringar i VAR genom att införa begränsningar på kort eller lång sikt. Bayesiska VARs. Impulsresponsfunktioner i olika tabulära och grafiska format med standardfel beräknat analytiskt eller med Monte Carlo-metoder. Impulsresponschock beräknad från Cholesky-faktorisering, residualer med en enhet eller en standardavvikelse (ignorerande korrelationer), generaliserade impulser, strukturfaktorisering eller en användarspecifik vektorformatform. Importera och testa linjära restriktioner på kointegrerande relationer och eller justeringskoefficienter i VEC-modeller. Visa eller skapa samverkande relationer från beräknade VEC-modeller. Omfattande diagnostik inklusive: Granger orsakssammanstest, gemensam utslagningstest, utvärdering av långlängdskriterium, korrelogram, autokorrelation, normalitet och heteroskedasticitetstestning, kointegrationstestning, annan multivariat diagnostik. Multivariate ARCH Conditional Constant Correlation (p, q), Diagonal VECH (p, q), Diagonal BEKK (p, q), med asymmetriska termer. Omfattande parametraringsval för Diagonal VECHs-koefficientmatrisen. Exogena variabler tillåtna i medel - och variansekvationerna olinjära och AR-termer tillåtna i medelekvationerna. Bollerslev-Wooldridge robusta standardfel. Normal eller Elever t multivariat felfördelning Ett val av analytiska eller (snabb eller långsam) numeriska derivat. (Analytics-derivat är inte tillgängligt för några komplexa modeller.) Generera kovarians, varians eller korrelation i olika tabulära och grafiska format från beräknade ARCH-modeller. State Space Kalman filter algoritm för uppskattning av användardefinierade enkla och multiequation strukturella modeller. Exogena variabler i tillståndets ekvation och fullständigt parametrerade variansspecifikationer. Generera ett steg före, filtrerade eller jämnda signaler, tillstånd och fel. Exempel innefattar tidsvarierande parametrar, multivariata ARMA och quasilikelihood-stokastiska volatilitetsmodeller. Testning och utvärdering Faktiska, monterade, kvarvarande tomter. Waldtest för linjär och icke-linjär koefficient begränsar konfidenselipser som visar det gemensamma förtroendeområdet för några två funktioner av uppskattade parametrar. Övrig koefficientdiagnostik: standardiserade koefficienter och koefficientelasticiteter, konfidensintervaller, variansinflationfaktorer, nedbrytning av koefficientvariationer. Utelämnade och överflödiga variabler LR-test, kvarvarande och kvadrerade restkorrelogram och Q-statistik, återstående seriekorrelation och ARCH LM-test. White, Breusch-Pagan, Godfrey, Harvey och Glejser heteroskedasticitetstester. Stabilitetsdiagnostik: Chow-brytpunkt och prognostest, Quandt-Andrews okända brytpunktstest, Bai-Perron brytpunktstest, Ramsey RESET-test, OLS rekursiv uppskattning, inflytningsstatistik, hävstångsplaner. ARMA-ekvationsdiagnostik: Grafer eller tabeller av de inverterade rötterna i AR andor MA-karakteristiska polynomet, jämföra det teoretiska (uppskattade) autokorrelationsmönstret med det faktiska korrelationsmönstret för de strukturella resterna, visa ARMA-impulsresponsen på en innovationschock och ARMA-frekvensen spektrum. Spara enkelt resultat (koefficienter, koefficientkovariansmatriser, restvärden, gradienter etc.) till EViews-objekt för vidare analys. Se även Estimation and Systems of Equations för ytterligare specialiserade testprocedurer. Prognos och simulering In-eller out-of-sample statisk eller dynamisk prognos från beräknade ekvationsobjekt med beräkning av prognosens standardfel. Prognosgrafer och prognosutvärdering: RMSE, MAE, MAPE, Theil Inequality-koefficient och proportioner State-of-the-art modellbyggnadsverktyg för multipla ekvationsprognoser och multivariat simulering. Modellekvationer kan anges i text eller som länkar för automatisk uppdatering vid omvärdering. Visa beroendet struktur eller endogena och exogena variabler av dina ekvationer. Gauss-Seidel, Broyden och Newton modelllösare för icke-stokastisk och stokastisk simulering. Icke-stokastisk framlösning löser för konsekventa förväntningar. Stochasitc-simulering kan använda bootstrapped residuals. Lös kontrollproblem så att endogen variabel uppnår ett användardefinierat mål. Sofistikerad ekvation normalisering, lägg till faktor och åsidosätta stöd. Hantera och jämför flera lösningsscenarier som innefattar olika uppsättningar antaganden. Inbyggda modellvyer och procedurer visar simuleringsresultat i grafisk eller tabellform. Grafer och tabeller Linje, punktdiagram, område, streck, spik, säsongsbetonad, paj, xy-line, scatterplots, boxplots, felstav, höglågsöppna och områdesband. Kraftfulla, lättanvända kategoriska och sammanfattande grafer. Automatiska uppdateringsgrafer som uppdateras som underliggande dataändring. Observationsinfo och värdevisning när du sveper markören över en punkt i grafen. Histogram, medelförskjutna historgram, frekvenspolyoner, kantfrekvenspolygoner, boxplots, kärntäthet, anpassade teoretiska fördelningar, boxplots, CDF, överlevande, kvantil, kvantil-kvantil. Scatterplots med någon kombination parametrisk och nonparametrisk kärna (Nadaraya-Watson, lokal linjär, lokal polynom) och närmaste granne (LOWESS) regressionslinjer eller förtroende ellipser. Interaktiv punkt-och-klicka eller kommandobaserad anpassning. Omfattande anpassning av grafbakgrund, ram, legender, axlar, skalning, linjer, symboler, text, skuggning, blekning, med förbättrade grafmallfunktioner. Tabellanpassning med kontroll över cellfontens ansikte, storlek och färg, cellbakgrundsfärg och gränser, sammanslagning och annotering. Kopiera och klistra in grafik i andra Windows-program, eller spara grafik som vanliga eller förbättrade metafiler i Windows, inkapslade PostScript-filer, bitmappar, GIF, PNG eller JPG. Kopiera och klistra in tabeller till en annan applikation eller spara till en RTF-, HTML - eller textfil. Hantera diagram och tabeller i ett spoleobjekt som låter dig visa flera resultat och analyser i ett objekt Kommandon och programmering Objektorienterat kommandospråk ger tillgång till menyalternativ. Batch-utförande av kommandon i programfiler. Looping och tillstånd förgrening, subrutin och makrobehandling. String och sträng vektorobjekt för strängbearbetning. Omfattande bibliotek med sträng - och stränglistfunktioner. Omfattande matrisstöd: matrismanipulation, multiplikation, inversion, Kronecker-produkter, egenvärdeslösning och singulärvärdesnedbrytning. Externt gränssnitt och tillägg EViews COM-automationsserverns stöd så att externa program eller skript kan starta eller styra EViews, överföra data och utföra EViews-kommandon. EViews erbjuder COM Automation-klientsupportansökan för MATLAB och R-servrar, så att EViews kan användas för att starta eller styra applikationen, överföra data eller utföra kommandon. EViews Microsoft Excel Add-in erbjuder ett enkelt gränssnitt för att hämta och koppla från Microsoft Excel (2000 och senare) till serier och matrisobjekt som finns lagrade i EViews-arbetsfiler och databaser. Inbyggd infrastruktur för EVvision erbjuder sömlös åtkomst till användardefinierade program med hjälp av standard EVview-kommando-, meny - och objektgränssnitt. Hämta och installera fördefinierade tillägg från webbplatsen EViews. Hem OmContact För försäljning information vänligen mail salesviews För teknisk support, vänligen mail supportviews Vänligen inkludera ditt serienummer med all mail korrespondens. För ytterligare kontaktinformation, se vår Om sida. Tidsserieanalys och dess tillämpningar: Med R-exempel R-seriens snabbkorrigering Sidan använder JavaScript för syntaxmarkering. Det är inte nödvändigt att slå på det, men koden blir svårare att läsa. Detta är bara en kort promenad ner tiden seRies lane. Mitt råd är att öppna R och spela tillsammans med handledningen. Förhoppningsvis har du installerat R och hittat ikonen på skrivbordet som ser ut som en R. ja, det är en R. Om du använder Linux, sluta titta eftersom det inte finns där. öppna bara en terminal och skriv in R (eller installera R Studio.) Om du vill ha mer på tidsseriegrafik, speciellt med ggplot2. se snabbkorrigering för grafik. Snabbfixen är avsedd att exponera dig för grundläggande R-serier och är rankad kul för personer i åldrarna 8 till 80. Det här är INTE tänkt att vara en lektion i tidsserieanalysen, men om du vill ha en, kan du försöka så enkelt kort kurs: Loz Baby steg. Din första R-session. Kom bekväm och starta henne och försök med ett enkelt tillägg: Ok, nu är du en expert med R. skulle få astsa nu: Nu när du laddat, kan vi börja. Låt gå Först, spela bra med Johnson Amp Johnson dataset. Det ingår i astsa som jj. den dynOmite karaktären från Good Times. Först titta på det. och du ser att jj är en samling av 84 nummer som heter ett tidsserieobjekt. För att seeremove dina objekt: Om du är en Matlab (eller liknande) användare kanske du tror att jj är en 84 gånger 1 vektor, men det är det inte. Den har ordning och längd, men inga dimensioner (inga rader, inga kolumner). R ringer dessa typer av objekt vektorer så du måste vara försiktig. I R har matriser dimensioner men vektorer gör det inte - de är bara dängda i cyberspace. Nu kan vi göra ett månatligt tidsserieobjekt som börjar i juni år 2293. Vi går in i Vortex. Observera att Johnson och Johnson-data är kvartalsvisa vinst, så det har frekvens4. Tidsserien zardoz är månadsdata, så har den frekvens12. Du får också några användbara saker med ts-objektet, till exempel: Försök nu en plot av Johnson Johnson-data: Grafen som visas är lite snyggare än koden ger. Mer information finns på sidan Snabbfixering för grafik. Detta gäller för resten av tomterna som du kommer att se här. Prova dessa och se vad som händer: och medan du är här, kolla in plot. ts och ts. plot. Observera att om din data är ett tidsserieobjekt, kommer plot () att göra tricket (för en enkel tidpunkt, dvs). Annars kommer plot. ts () att tvinga grafiken till en tidsplan. Vad sägs om filtrering av Johnson Amp Johnson-serien med ett dubbelsidigt glidande medelvärde. Låt prova detta: fjj (t) 8539 jj (t-2) frac14 jj (t-1) frac14 jj (t) frac14 jj (t1) 8539 jj t2) och lägg till en lowess (lowess - du vet rutinen) passar för skojs skull. Låt oss skilja de loggade data och kalla det dljj. Därefter spela bra med dljj. Nu ett histogram och en Q-Q-plot, en ovanpå (men på ett bra sätt): Låt oss kolla in korrelationsstrukturen för dljj med hjälp av olika tekniker. Kolla först på ett räckvidd av scatterplots av dljj (t) jämfört med fördröjda värden. Linjerna är låga och passformen är blå i lådan. Nu kan vi ta en titt på ACF och PACF of dljj. Observera att LAG-axeln är frekvensen. så 1,2,3,4,5 motsvarar lags 4,8,12,16,20 eftersom frekvens4 här. Om du inte gillar denna typ av märkning, kan du ersätta dljj i något av ovanstående med ts (dljj, freq1) t. ex. acf (ts (dljj, freq1), 20) Vidare kan vi försöka strukturell sönderdelning av log-jj-trendsäsongfel med hjälp av lowess. Om du vill inspektera resterna, till exempel, är de i dogtime. series, 3. den tredje kolumnen i den resulterande serien (säsongs - och trendkomponenterna finns i kolumnerna 1 och 2). Kolla in ACF av resterna, ACF (dogtime. series, 3) Resterna arent vita - inte ens nära. Du kan göra lite (mycket lite) bättre med hjälp av ett lokalt säsongsfönster, i motsats till den globala som används genom att specificera per. Skriv stl för detaljer. Det finns också något som heter StructTS som passar parametriska strukturella modeller. Vi använder inte dessa funktioner i texten när vi presenterar strukturell modellering i kapitel 6 eftersom vi föredrar att använda våra egna program. loz Det här är en bra tid att förklara. I ovanstående är hunden ett föremål som innehåller en massa saker (teknisk term). Om du skriver hund. Du kommer att se komponenterna, och om du skriver sammanfattning (hund) får du en liten sammanfattning av resultaten. En av hundens komponenter är time. series. som innehåller den resulterande serien (säsong, trend, återstod). För att se den här delen av objekthunden. du skriver dogtime. series (och du kommer se 3 serier, den sista innehåller rester). Och det är historien om. Du kommer att se fler exempel när vi går vidare. Och nu gör du ett problem från kapitel 2. Skulle passa regressionstiden (jj) betatime alfa 1 Q1 alfa 2 Q2 alfa 3 Q3 alfa 4 Q4 epsilon där Qi är en indikator för kvartalet i 1,2,3,4 . Undersök sedan noggrannt rester. Du kan se modellmatrisen (med dummyvariablerna) så här: Kontrollera nu vad som hände. Titta på en plot av observationerna och deras monterade värden: vilket visar att en plot av data med passformen överlagd inte är värt den cyberspace det tar upp. Men en plot av rester och ACF av rester är värt sin vikt i joules: Visa dessa rester vit. Ignorera 0-lag korrelationen, det är alltid 1. Tips: Svaret är NEJ. så regression ovan är nugatory. Så vad är lösningen Tyvärr, du måste ta klassen eftersom detta inte är en lektion i tidsserier. Jag varnade dig på toppen. Du måste vara försiktig när du återkryssar en tidsserie på fördröjda komponenter i en annan med hjälp av lm (). Det finns ett paket som heter dynlm som gör det enkelt att passa fördröjda regressioner, och jag diskuterar det direkt efter det här exemplet. Om du använder lm (). då är det som du behöver göra att knyta serien tillsammans med ts. intersect. Om du inte knyter samman serierna, kommer de inte att anpassas ordentligt. Heres ett exempel som regresserar veckovis kardiovaskulär dödlighet (cmort) på partikelförorening (del) till nuvärdet och fördröjt fyra veckor (ungefär en månad). Mer information om datauppsättningen finns i kapitel 2. Se till att astsa är laddad. Obs! Det var inte nödvändigt att byta namn på lag (del, -4) till del4. det är bara ett exempel på vad du kan göra. Ett alternativ till ovanstående är paketet dynlm som måste installeras, naturligtvis (som vi gjorde för astsa där uppe i början). När paketet är installerat kan du göra det föregående exemplet enligt följande: Tja, det är dags att simulera. Arbetshästen för ARIMA-simuleringar är arima. sim (). Här är några exempel, ingen produktion visas här så du själv. Använda astsa är det enkelt att passa en ARIMA-modell: Du kanske undrar skillnaden mellan AIC och AIC ovan. För att du måste läsa texten eller bara oroa dig inte för det eftersom det inte är värt att förstöra din dag att tänka på det. Och ja, de rester ser vit ut. Om du vill göra ARIMA prognoser, sarima. for ingår i astsa. Och nu för viss regression med autokorrelerade fel. Skulle passa modellen M t alpha betat gammaP t e t där M t och P t är mortality (cmort) och partiklar (del) serien och e t är autokorrelerat fel. Först, använd en OLS och kontrollera resterna: Montera nu modellen. Den resterande analysen (inte visad) ser perfekt ut. Heres en ARMAX modell, M t beta 0 phi 1 M t-1 phi 2 M t-2 beta 1 t beta 2 T t 1 beta 3 P t beta 4 P t-4 e t. där e t är möjligen autokorrelerad. Först försöker vi och ARMAX (p2, q0), titta på resterna och inse att det inte finns någon korrelation kvar, så var det gjort. Slutligen, en spektralanalys quicky: Det är allt för nu. Om du vill ha mer på tidsseriegrafik, se sidan Snabbfixering.