ARIMA: Autoregressive, Integrated and Moving Average, 自己回帰和分移動平均 ARIMAは、「次」の値が、「今」の値に、何か「時間によらないルールで決まる値」を加えて決まるような和分過程(Integrated process)を解析する枠組み 「次」が「今」と「時間に…

時系列解析用オブジェクト time-series objectは、等時間間隔データ # 時刻情報を付与した1000 x 3 行列ができる w <- ts(X5$X[1,,]) # p個のパラメタ、n.stepの時刻数 summary(w) > summary(w) Series 1 Series 2 Series 3 Min. :-11.1124 Min. :-11.5762 M…

参考書は、前記事でリンクさせていただいたブログ記事と カオス時系列解析の基礎と応用作者: 池口徹,小室元政,山田泰司,合原一幸出版社/メーカー: 産業図書発売日: 2000/11/01メディア: 単行本購入: 1人 クリック: 9回この商品を含むブログ (6件) を見るラン…

ムシの飛行などの話も出てきたけれど(昨日)、そろそろ、「ちゃんとした時系列解析」へ そのためのネットの調べもの そもそもの時系列解析イントロ ARIMA STANを使ってトレンド解析(1) STANを使ってトレンド解析(2) Anomaly検出(Twitter) 説明変数のあるロー…

acf()はauto-correlationの関数 out.acf <- acf(w) acf()関数を、3次元のホワイトノイズデータにかけると、下図のように横軸0のところにピークが出て、それ以外は有意ライン(青線)未満のバーが立つ(対角線パネル)。非対角線パネルは、３シリーズの相互関係を…

平滑化の一般的な手法として、Hanning filterを掛ける畳み込みをやってみる c(1,2,1)/4 なるフィルタを使った畳み込みを実行するフィルタリング関数Han() を作り、それによる畳み込み平滑化。convolve()は高速フーリエ変換を使っている。 n <- length(w[,1])…

こちらに映画の動員数を予測する式とその論文に関する記事がある ３要因 直接的口コミ 街できる評判 広告・宣伝 論文はこちら 生命現象に持ち込むなら ３要因のアナロジーは レセプター・リガンド ホルモン 神経 とか オートクリン パラクリン エンドクリン …

昨日の続き 余談：Haskellは畳み込み関数foldl(),foldr()を持っていた(こちらとか、こちらとか) # 離散データ # 補間する(補間方法はいろいろあり得る) # 保管した結果、regularly sampled discrete time seriesとなったので # それらについて、離散フーリエ…