Moving Media Lowess

Benvenuti a Statsmodels8217s statsmodels documentazione è un modulo Python che fornisce classi e funzioni per la stima di molti modelli statistici differenti, nonché per lo svolgimento di test statistici, e l'esplorazione dei dati statistici. Una lunga lista di statistiche risultato sono avalable per ogni estimatore. I risultati sono stati testati contro pacchetti statistici esistenti, al fine di garantire che siano corrette. Il pacchetto è rilasciato sotto la BSD modificata licenza open source (3-punto). La documentazione in linea è ospitato su SourceForge. Esempi minimo, poiché la versione 0.5.0 di statsmodels. è possibile utilizzare le formule in stile R insieme con cornici panda di dati in base alle proprie modelli. Ecco un semplice esempio utilizzando i minimi quadrati ordinari: È inoltre possibile utilizzare le matrici NumPy invece di formule: Date un'occhiata a dir (risultati) per vedere i risultati disponibili. Gli attributi sono descritti in results. doc e risultati i metodi hanno i loro docstring. Documentazione informazioni di base sulla struttura e lo sviluppo di statsmodels: Eviews 9.5 elenco delle caratteristiche EViews offre una vasta gamma di potenti funzioni per la gestione dei dati, statistiche e analisi econometrica, previsione e simulazione, la presentazione dei dati, e la programmazione. Mentre non possiamo forse elencare tutto, il seguente elenco offre uno sguardo alle importanti caratteristiche Eviews: la gestione dei dati di base numerici, alfanumerici (stringa), e la data di etichette dei valori della serie. Ampia libreria di operatori e statistica, matematica, la data e le funzioni di stringa. linguaggio potente per la gestione e la trasformazione dei dati esistenti utilizzando gli operatori e le funzioni di espressione. I campioni e gli oggetti di esempio facilitano l'elaborazione su sottoinsiemi di dati. Il supporto per strutture dati complesse, tra cui i dati regolari datati, i dati datati irregolari, dati cross-section con identificatori di osservazione, datato, e dati panel non datate. file di lavoro multi-pagina. Eviews, database nativi basati su disco offrono potenti funzionalità di query e l'integrazione con Eviews file di lavoro. Convertire i dati tra EViews e fogli di calcolo diversi, e formati di database statistici, compresi (ma non limitati a): i file di Excel (comprese xslx e. xlsm), file di Gauss set di dati, file SAS Trasporti, SPSS file nativi e portatili Microsoft Access e, file Stata, testo ASCII formattato grezzo o file binari, HTML o database ODBC e le query (supporto ODBC è fornito solo nella Enterprise Edition). Supporto OLE per il collegamento di uscita EViews, incluse le tabelle e grafici, ad altri pacchetti, tra cui Microsoft Excel, Word e PowerPoint. Supporto OLE DB per la lettura di file di lavoro Eviews e database che utilizzano client OLE DB-aware o programmi personalizzati. Il supporto per i database FRED (Federal Reserve dati economici). supporto Enterprise Edition per Global Insight DRIPro e DRIBase, Haver Analytics DLX, FAME, EcoWin, Bloomberg, VIA, CEIC, Datastream, FactSet, e le banche dati Moodys Economia. Il componente aggiuntivo EViews Microsoft Excel consente di collegare o importare dati da file di lavoro Eviews e basi di dati da Excel. Supporto drag-and-drop per la lettura dei dati semplicemente rilasciare i file nella EViews per la conversione automatica e collegamento dei dati di stranieri in EViews formato di file di lavoro. Potenti strumenti per la creazione di nuove pagine file di lavoro da valori e le date in serie esistenti. Partita unione, unire, aggiungere, sottoinsieme, ridimensionare, ordinare e rimodellare (stack e Unstack) file di lavoro. Facile da usare, la conversione automatica di frequenza durante la copia o il collegamento dei dati tra le pagine di frequenza diversa. La conversione di frequenza e abbinare la fusione supporto aggiornamento dinamico ogni volta che alla base di modifica dei dati. Auto-aggiornamento serie formula che vengono ricalcolate automaticamente ogni volta che alla base di modifica dei dati. conversione di frequenza da usare facile: è sufficiente copiare o collegare dati tra le pagine di frequenza diversa. Strumenti per il ricampionamento e la generazione di numeri casuali per la simulazione. generazione di numeri casuali per 18 diverse funzioni di distribuzione utilizzando tre diversi generatori di numeri casuali. Il supporto per l'accesso in auto il cloud, che consente di aprire e salvare i file direttamente a Dropbox, Microsoft Onedrive, Google Drive e conti Box. Time Series Gestione dei dati Supporto integrato per la gestione di date e dati di serie temporali (sia regolari e irregolari). Il supporto per i dati comuni cadenza regolare (annuale, semestrale, trimestrale, mensile, bimestrale, quindici giorni, di dieci giorni, settimanale, giornaliero - 5 giorno della settimana, giorno - 7 giorni alla settimana). Il supporto per i dati ad alta frequenza (giornaliero), consentendo di ore, minuti e secondi frequenze. In aggiunta, ci sono una serie di frequenze regolari meno comunemente riscontrate, tra cui multi-anno, bimestrale, quindici giorni, di dieci giorni, e Daily con una gamma arbitrario di giorni della settimana. funzioni specializzate serie temporali e operatori: ritardi, le differenze, log-differenze, medie mobili, ecc conversione di frequenza: vari alto al più basso metodi e al basso al più alto. livellamento esponenziale: singola, doppia, Holt-Winters, e ETS levigante. strumenti integrati per lo sbiancamento regressione. filtraggio Hodrick-Prescott. passa-banda (frequenza) di filtraggio: Baxter-King, Christiano-Fitzgerald lunghezza fissa e filtri asimmetrici campione completo. destagionalizzazione: Censimento X-13, X-12-ARIMA, TramoSeats, media mobile. Interpolazione per riempire i valori mancanti all'interno di una serie: lineare, log-lineare, Catmull-Rom Spline, il cardinale Spline. Statistiche sommari dati di base con gruppo riepiloghi. I test di uguaglianza: t-test, ANOVA (bilanciati e sbilanciati, con o senza variazioni eteroschedastici.), Di Wilcoxon, Mann-Whitney, mediana Chi-quadro, Kruskal-Wallis, van der Waerden, F-test, Siegel-Tukey, Bartlett , Levene, Brown-Forsythe. Unidirezionale tabulazione tabulazione incrociata con misure di associazione (Phi Coefficient, Cramers V, Contingency Coefficient) e test di indipendenza (Pearson Chi-quadrato, rapporto di verosimiglianza G2). Covarianza e analisi di correlazione tra cui Pearson, Spearman rango-ordine, Kendalls tau-a e tau-b e l'analisi parziale. Analisi delle Componenti Principali tra cui appezzamenti ghiaioni, biplot e trame di carico, e ponderati calcolo del punteggio dei componenti. L'analisi fattoriale permettendo calcolo delle misure di associazione (comprese covarianza e correlazione), le stime unicità, stime dei fattori di carico e punteggi fattoriali, così come effettuano la diagnostica di stima e la rotazione fattore utilizzando uno di oltre 30 metodi ortogonali e oblique differenti. Funzione di ripartizione empirica (FES) I test per il normale, esponenziale, il valore estremo, logistica, Chi-quadro, le distribuzioni Weibull o Gamma (Kolmogorov-Smirnov, Lilliefors, Cramer-von Mises, Anderson-Tesoro, Watson). Gli istogrammi, poligoni di frequenza, Riva poligoni di frequenza, media trasmutava istogrammi, CDF-superstite-quantile, Quantile-Quantile, la densità del kernel, dotato distribuzioni teoriche, grafici a scatole. Dispersione con linee parametrici e non parametrici di regressione (lowess, polinomiale locale), il kernel di regressione (Nadaraya-Watson, lineari locali, polinomiale locale). o ellissi di confidenza. Time Series autocorrelazione, autocorrelazione parziale, cross-correlazione, Q-statistiche. test di causalità Granger, tra cui pannello Granger causalità. Test radice unitaria: Augmented Dickey-Fuller, GLS trasformati Dickey-Fuller, Phillips-Perron, KPSS, Eliot-Richardson-Stock punto ottimale, Ng-Perron, così come le prove per radici unitarie con i punti di interruzione. Test di cointegrazione: Johansen, Engle-Granger, Phillips-Ouliaris, Parco aggiunto variabili e stabilità Hansen. Test di indipendenza: Brock, Dechert, Scheinkman e test del rapporto di LeBaron Variance: Lo e MacKinlay, Kim bootstrap selvaggio, Wright rango, rango-score e firmare-test. Wald e molteplici test del rapporto di confronto varianza (Richardson e Smith, Chow e Denning). Lungo periodo di varianza e covarianza calcolo: simmetrico o o unilaterale covarianza di lungo periodo con kernel non parametrico (Newey-Ovest del 1987, Andrews 1991), parametrico VARHAC (Den Haan e Levin 1997), e il kernel prewhitened (Andrews e Monahan 1992) metodi. Inoltre, supporta EViews Andrews (1991) e Newey-West (1994) metodi di selezione della larghezza di banda automatica per stimatori kernel, e criteri di informazione metodi di selezione lunghezza di ritardo per VARHAC e la stima prewhitening based. Panel e Pool By-gruppo e statistiche e test di periodo. Test radice unitaria: Levin-Lin-Chu, Breitung, Im-Pesaran-Shin, Fisher, hadri. Test di cointegrazione: Pedroni, Kao, Maddala e Wu. Pannello all'interno covarianze serie e componenti principali. Dumitrescu-Hurlin test di causalità (2012) del pannello. test di dipendenza sezione trasversale. Stima regressione lineare e non lineare dei minimi quadrati ordinari (regressione multipla). La regressione lineare con PDL su qualsiasi numero di variabili indipendenti. regressione robusta. derivati ​​di analisi per la stima non lineare. Calibrati minimi quadrati. errori standard robusti bianchi e Newey-ovest. HAC errori standard possono essere calcolate utilizzando il kernel non parametrico, parametrico VARHAC e metodi kernel prewhitened, e permettono di Andrews e Newey-ovest di larghezza di banda automatica metodi di selezione per stimatori kernel, e criteri di informazione basati metodi di selezione lunghezza di ritardo per VARHAC e la stima prewhitening. Regressione lineare quantile e meno deviazioni assolute (LAD), tra cui sia Huber Sandwich e calcoli bootstrapping covarianza. regressione stepwise con sette diverse procedure di selezione. regressione Soglia compresi TAR e Setar. modelli ARMA e ARMAX lineari con media autoregressiva mobile, autoregressiva stagionali, e si muovono errori medi stagionali. Modelli non lineari con AR e SAR specifiche. Stima con il metodo backcasting di Box e Jenkins, minimi quadrati condizionali, ML o GLS. Frazionata integrato modelli ARFIMA. Variabili strumentali e GMM lineari e due stadi variabili squaresinstrumental meno non lineari (2SLSIV) e generalizzata Metodo dei Momenti (GMM) stima. Lineari e non lineari stima 2SLSIV con errori AR e SAR. Informazioni limitata massima verosimiglianza (LIML) e la stima K-class. Ampia gamma di GMM specifiche matrici di ponderazione (bianco, HAC, fornita dall'utente) con il controllo sulla matrice dei pesi iterazione. Opzioni di stima GMM includono l'aggiornamento continuo stima (CUE), e una serie di nuove opzioni di errore standard, tra cui errori standard Windmeijer. diagnostica specifici IVGMM includono Strumento ortogonalità Test, un test Endogeneità Regressor, un test strumento debole, e un test specifico punto di interruzione GMM. ARCHGARCH GARCH (p, q), EGARCH, TArch, Componente GARCH, alimentazione ARCH, GARCH integrato. L'equazione lineare o non lineare media possono includere termini ARCH e ARMA sia la media e la varianza equazioni permettono di variabili esogene. Normale, studenti t, e distribuzioni di errore generalizzata. Bollerslev-Wooldridge errori standard robusti. In - e out-of previsioni campione della varianza condizionata e media, e componenti permanenti. Limitato modelle variabile dipendente binaria Logit, Probit e Gompit (Extreme valore). Ordinato Logit, Probit e Gompit (Extreme Value). Censored e modelli troncati con normale, logistica, e errori dei valori estremi (Tobia, etc.). Conte modelli con Poisson, binomiale negativa, e la probabilità (QML) specifiche quasi-massimi. modelli di selezione Heckman. HuberWhite errori standard robusti. Count modelli supportano modello lineare generalizzato o gli errori standard QML. Hosmer-Lemeshow e Andrews test bontà di adattamento per i modelli binari. Facilmente salvare i risultati (compresi i residui generalizzati e sfumature) a New Eviews oggetti per ulteriori analisi. Generale motore di stima GLM può essere utilizzato per stimare alcuni di questi modelli, con possibilità di includere covarianze robusto. Pannello DataPooled Time Series, trasversali dati lineari e non lineari di stima con additivo sezione e tempo determinato o di effetti casuali. Scelta degli stimatori quadratica (ques) per le variazioni dei componenti nei modelli a effetti casuali: Swamy-Arora, Wallace-Hussain, Wansbeek-Kapteyn. stima 2SLSIV con sezione e tempo determinato o di effetti casuali. Stima con errori AR utilizzando lineari minimi quadrati su una specifica trasformato minimi quadrati generalizzati, la stima 2SLSIV generalizzata, GMM stima consentendo di sezione trasversale o periodo eteroschedastico e specifiche correlate. Lineare dati panel dinamici stima utilizzando prime differenze o scostamenti ortogonali con strumenti predeterminate specifiche periodo (Arellano-Bond). panel test seriali di correlazione (Arellano-Bond). Robusti calcoli di errore standard comprendono sette tipi di robusta bianco e errori standard Panel-corretti (PCSE). Prove di restrizioni dei coefficienti, omesso e le variabili ridondanti, test di Hausman per effetti casuali correlati. Panel test di radice di unità: Levin-Lin-Chu, Breitung, Im-Pesaran-Shin, prove di tipo Fisher utilizzando ADF e prove di PP (Maddala-Wu, Choi), Hadri. Pannello cointegrazione stima: OLS completamente Modificati (FMOLS, Pedroni 2000) o minimi quadrati ordinari dinamici (DOLS, Kao e Chaing 2000 Marco e Sul 2003). Pool Media Group (PMG) stima. Modelli lineari generalizzati Normale, Poisson, binomiale, binomiale negativa, Gamma, Inverse gaussiana, esponenziale Mena, potenza media, le famiglie binomiale al quadrato. Identità, log, log-complemento, logit, probit, log-log, gratuito log-log, inversa, potere, odds ratio di potenza, Box-Cox, Box-Cox funzioni di collegamento odds ratio. varianza Prior e ponderazione di frequenza. Fisso, Pearson Chi-Sq, devianza, e le specifiche di dispersione specificati dall'utente. Il supporto per QML la stima e la sperimentazione. Quadratica Hill Climbing, Newton-Raphson, IRLS - Fisher punteggio, e di stima BHHH algoritmi. covarianze coefficiente ordinaria calcolata utilizzando previsti o osservati Hessian o il prodotto esterno dei gradienti. stime di covarianza robusti che utilizzano metodi di GLM, HAC, o HuberWhite. Singola equazione di cointegrazione regressione Supporto per tre metodi di stima pienamente efficiente, completamente OLS (Phillips e Hansen 1992), Canonical cointegrazione regressione (Parco 1992), e Dynamic OLS (Saikkonen 1992 Modificato, Stock e Watson 1993 Engle e Granger (1987) e Phillips e Ouliaris (1990) prove di residui a base, Hansens (1992b) test di instabilità e Parks (1992) aggiunto di prova variabili. Flessibilità della tendenza e regressori deterministici nell'equazione e cointegrazione specifica regressori. stima Con tutte le funzioni delle varianze di lungo periodo per FMOLS e CCR. selezione automatica o ritardo fisso per DOLS GAL e cavi e per la varianza di regressione sbiancante di lungo periodo. OLS ridimensionata e robusti calcoli di errore standard per DOLS. specificato dall'utente massima verosimiglianza utilizzare espressioni EViews serie standard per descrivere i contributi di log verosimiglianza. Esempi di logit multinomiale e condizionale, modelli di trasformazione di Box-Cox, modelli di commutazione disequilibrio, modelli probit con errori eteroschedastici, logit nested, selezione del campione Heckman, e modelli di rischio Weibull. Sistemi di equazioni lineari e non lineari di stima. minimi quadrati, 2SLS, equazione di stima ponderata, regressione apparentemente non collegati, e tre stadi minimi quadrati. GMM con il bianco e HAC matrici di ponderazione. AR stima con minimi quadrati non lineari su una specifica trasformato. Informazioni completa massima verosimiglianza (FIML). Stimare fattorizzazioni strutturali a Vars imponendo restrizioni a breve o lungo periodo. Bayesiana VAR. funzioni di risposta all'impulso in vari formati tabellari e grafici con errori standard calcolati analiticamente o con metodi Monte Carlo. shock risposta all'impulso calcolata da Cholesky, uno-unit o residui di deviazione uno standard (correlazioni ignorando), generalizzata impulsi, fattorizzazione strutturale, o una forma vectormatrix specificato dall'utente. Imporre e testare restrizioni lineari sui rapporti di cointegrazione coefficienti di adeguamento eo nei modelli VEC. Visualizza o generare cointegrazione relazioni da modelli VEC stimati. Ampia diagnostica tra cui: test di causalità di Granger, i test di esclusione lag comune, in ritardo di valutazione criteri di lunghezza, correlogrammi, autocorrelazione, la normalità e la sperimentazione eteroschedasticità, test di cointegrazione, altre diagnosi multivariata. Multivariata ARCH condizionale correlazione costante (p, q), Vech Diagonal (p, q), diagonale BEKK (p, q), con i termini asimmetrici. scelta parametrizzazione esteso per la matrice dei coefficienti diagonali VECHs. variabili esogene ammessi nella media e la varianza equazioni non lineari e AR termini consentiti nelle equazioni medi. Bollerslev-Wooldridge errori standard robusti. Normale o studenti t distribuzione degli errori multivariata Una scelta di analitiche o (veloce o lenta) Derivati ​​numerici. (derivati ​​Analytics non disponibili per alcuni modelli complessi.) generano covarianza, varianza, o correlazione in vari formati tabellari e grafici dai modelli ARCH stimati. algoritmo di filtro Stato Spazio di Kalman per la stima singolo specificato dall'utente e multiequation modelli strutturali. variabili esogene nella equazione di stato e le specifiche varianza completamente parametrizzati. Generare un passo avanti, filtrata o levigate segnali, stati e gli errori. Gli esempi includono parametri variabili nel tempo, multivariata ARMA e modelli di volatilità stocastica quasilikelihood. Test e valutazione effettivi, a muro, grafici dei residui. test di Wald per le restrizioni dei coefficienti ellissi di confidenza lineari e non lineari che mostrano la regione fiducia congiunta di due funzioni dei parametri stimati. Altri diagnostica coefficiente: coefficienti standardizzati e elasticità dei coefficienti, intervalli di confidenza, fattori di inflazione della varianza, decomposizioni della varianza coefficiente. variabili omesse e ridondanti LR test, residui e squadrati correlogrammi residui e Q-statistiche, la correlazione seriale residuo e test ARCH LM. Bianco, Breusch-pagane, Godfrey, Harvey e Glejser test all'eteroschedasticità. Diagnostica Stabilità: test Chow breakpoint e di previsione, Quandt-Andrews prova sconosciuta punto di rottura, prove breakpoint Bai-Perron, Ramsey RESET test, OLS di stima ricorsiva, statistiche influenza, trame leva. ARMA diagnostica equazione: grafici o tabelle delle radici inverse del polinomio caratteristico AR Andor MA, confrontare i teorica (stimato) modello di autocorrelazione con l'andamento reale correlazione per i residui strutturali, visualizzare la risposta all'impulso ARMA ad uno shock di innovazione e la frequenza ARMA spettro. Facilmente salvare i risultati (coefficienti, matrici coefficiente di covarianza, residui, sfumature, ecc) per Eviews oggetti per ulteriori analisi. Vedi anche stima e sistemi di equazioni di ulteriori procedure di collaudo specializzati. Previsione e simulazione In - o out-of-campione statico o dinamico di previsione da oggetti stima equazione con calcolo dell'errore standard della previsione. grafici di previsione e in-campione di valutazione del tempo: RMSE, MAE, MAPE, Theil disuguaglianza dei coefficienti e proporzioni State-of-the-art strumenti di costruzione di modello di previsione equazione multipla e simulazione multivariata. equazioni del modello possono essere inseriti nel testo o come link per l'aggiornamento automatico ri-stima. Visualizzare la dipendenza struttura o variabili endogene ed esogene delle vostre equazioni. Gauss-Seidel, Broyden e Newton risolutori del modello per non stocastico e simulazione stocastica. Non stocastici soluzione in avanti risolvere per modello aspettative coerenti. simulazione Stochasitc può utilizzare residui di bootstrap. Risolvere i problemi di controllo in modo che variabile endogena raggiunge un obiettivo specificato dall'utente. Sofisticata equazione normalizzazione, aggiungere il fattore e sostituire il supporto. Gestire e confrontare più scenari di soluzioni che coinvolgono vari set di ipotesi. viste e procedure del modello display incorporato risultati della simulazione in forma grafica o tabellare. Grafici e tabelle di linea, dot plot, area, bar, Spike, di stagione, torta, XY-linea, a dispersione, Boxplot, bar errore, banda alto-basso-apertura-chiusura, e la zona. Potente, facile da usare, categorica e grafici riassuntivi. Auto-aggiornamento grafici che aggiornano il cambiamento dati sottostante. informazioni Osservazione e visualizzazione del valore quando si passa il cursore su un punto del grafico. Istogrammi, media spostati istogrammi, polyons frequenza, poligoni di frequenza bordo, grafici a scatole, la densità del kernel, distribuzioni teoriche a muro, grafici a scatole, CDF, superstite, quantile, quantile-quantile. Dispersione con qualsiasi combinazione parametrico ed il kernel non parametrico (Nadaraya-Watson, lineari locali, polinomiale locale) e le linee di regressione vicino più prossimo (lowess), o ellissi di confidenza. Interactive point-and-click o personalizzazione basato sui comandi. Ampia personalizzazione di sfondo grafico, cornice, le leggende, gli assi, il ridimensionamento, linee, simboli, testi, ombreggiatura, dissolvenza, con migliori caratteristiche del modello grafico. Tabella personalizzazione con il controllo sul tipo di carattere cella, dimensione e colore, colore di sfondo delle cellule e delle frontiere, la fusione, e annotazione. Copia e incolla grafici in altre applicazioni Windows o salvare i grafici come finestre normali o migliorate metafile, file PostScript incapsulati, bitmap, GIF, PNG o JPG. Copia e incolla tabelle in un'altra applicazione o salvare un RTF, HTML o file di testo. Gestire i grafici e le tabelle insieme in un oggetto bobina che consente di visualizzare più risultati e le analisi in una Comandi di oggetti e programmazione orientata agli oggetti linguaggio di comando consente di accedere alle voci di menu. esecuzione batch di comandi in file di programma. Looping e la condizione ramificazione, subroutine, e l'elaborazione di macro. Stringa e la stringa vettore oggetti per l'elaborazione delle stringhe. Ampia libreria di funzioni di stringa e lista di stringhe. Ampio supporto di matrice: la manipolazione della matrice, moltiplicazione, inversione, Kronecker prodotti, soluzione autovalore, e decomposizione in valori singolari. Interfaccia esterna e il supporto del server Componenti aggiuntivi EViews automazione COM in modo comandi che programmi esterni o script può lanciare o di controllo EViews, trasferire dati, ed eseguire Eviews. EViews offre COM Automation applicazione supporto client per i server MATLAB e R in modo che EViews possono essere utilizzati per lanciare o controllare l'applicazione, trasferire dati o eseguire i comandi. Il EViews Microsoft Excel Add-in offre una semplice interfaccia per il recupero e il collegamento da Microsoft Excel (2000 e successive) di serie e di matrice oggetti memorizzati nella Eviews file di lavoro e database. I EViews componenti aggiuntivi infrastruttura offre un accesso agevole ai programmi definiti dall'utente utilizzando il comando, il menu e l'interfaccia oggetto lo standard EViews. Scaricare e installare predefiniti, i componenti aggiuntivi dal sito EViews. Inizio Chi siamoContatto Per informazioni commerciali inviare un'e-mail saleseviews Per assistenza tecnica inviare un'e-mail supporteviews Si prega di inserire il numero di serie, con tutta la corrispondenza e-mail. Per ulteriori informazioni sui contatti, vedere il nostro proposito di page. Time Analisi Series e le sue applicazioni: con esempi R R serie temporali soluzione rapida la pagina utilizza JavaScript per evidenziare la sintassi. La sua non è necessario attivarlo, ma il codice sarà più difficile da leggere. Questa è solo una breve passeggiata lungo Time Series corsia. Il mio consiglio è di aprire R e suonare insieme con il tutorial. Si spera, si è installato R ed ha trovato l'icona sul desktop che assomiglia a un R. bene, è una R. Se stai usando Linux, quindi smettere di guardare perché non è lì. basta aprire un terminale e digitare R (o installare R Studio.) Se si desidera di più sulla grafica delle serie temporali, in particolare utilizzando ggplot2. vedere la Quick Fix Graphics. La soluzione rapida ha lo scopo di esporre a funzionalità di base serie temporali R ed è valutato divertimento per persone di età da 8 a 80. Questo non vuole essere una lezione di analisi di serie temporali, ma se volete uno, si potrebbe provare questo facile breve Naturalmente: passi Loz bambino. la prima sessione di R. Mettetevi comodi, poi il suo start up e provare qualche semplice aggiunta: Ok, ora sei un esperto di uso R. si mettono astsa ora: Ora che sei caricato, possiamo iniziare. In primo luogo lascia andare, bene giocare con il set di dati di Johnson Johnson amp. La sua incluso nella astsa come jj. che personaggio Dynomite da Good Times. In primo luogo, guardare. e si vede che JJ è una raccolta di 84 numeri chiamati un oggetto serie temporale. Per seeremove gli oggetti: Se sei un utente Matlab (o simile), si potrebbe pensare che JJ è un 84 volte 1 vettore, ma la sua non. Ha l'ordine e la lunghezza, ma non le dimensioni (nessuna riga, senza colonne). R chiama questi tipi di oggetti vettori quindi bisogna stare attenti. In R, matrici hanno dimensioni ma vettori non - hanno appena sorta di penzolare circa nel cyberspazio. Ora, consente di fare un oggetto serie storica mensile che inizia nel giugno dell'anno 2293. Entriamo nel Vortex. Si noti che i dati di Johnson e Johnson sono utili trimestrali, quindi ha frequency4. Le serie temporali Zardoz è dati mensili, quindi ha frequency12. È inoltre possibile ottenere alcune cose utili con l'oggetto ts, per esempio: Ora provate un appezzamento di dati Johnson Johnson: Il grafico mostrato è un po 'più di fantasia rispetto al codice darà. Per i dettagli, vedere la pagina Quick Fix Graphics. Questo vale per il resto delle trame che vedrete qui. Prova questi e vedere cosa succede: e mentre tu sei qui, controlla plot. ts e ts. plot. Si noti che, se i dati sono una serie oggetto tempo, plot () farà il trucco (per un semplice diagramma di tempo, che è). In caso contrario, plot. ts () potranno costringere il grafico in una trama di tempo. Come circa filteringsmoothing serie Johnson amp Johnson utilizzando una media mobile su due lati consente di provare questo: fjj (t) 8539 jj (t-2) frac14 jj (t-1) frac14 jj (t) frac14 jj (t1) 8539 jj ( t2) e ben aggiungere un lowess (lowess - si conosce la routine) fit for fun. Consente differenza i dati registrati e lo chiamano dljj. Poi ben giocare con dljj. Ora un istogramma e una trama Q-Q, uno sopra l'altro (ma in modo piacevole): Permette controllare la struttura di correlazione di dljj utilizzando varie tecniche. In primo luogo, ben guardare una griglia di dispersione di dljj (t) in funzione dei valori ritardati. Le linee sono una misura lowess e l'ACF campione è blu nella casella. Ora permette di dare un'occhiata alla ACF e PACF di dljj. Si noti che l'asse GAL è in termini di frequenza. così 1,2,3,4,5 corrispondono a ritardi 4,8,12,16,20 perché frequency4 qui. Se non vi piace questo tipo di etichettatura, è possibile sostituire dljj in una di queste da ts (dljj, Freq1) ad esempio ACF (ts (dljj, Freq1), 20) Passando, proviamo una decomposizione strutturale di log (jj) errore stagione tendenza utilizzando lowess. Se si desidera esaminare i residui, per esempio, stanno in dogtime. series, 3. la terza colonna della serie risultante (i componenti stagionali e tendenza sono nelle colonne 1 e 2). Controlla la ACF dei residui, ACF (dogtime. series, 3) i residui arent non bianco - nemmeno vicino. Si può fare un po '(molto poco) meglio utilizzando una finestra locali di stagione, al contrario di quello globale utilizzata specificando per ogni. Tipo STL per i dettagli. C'è anche qualcosa chiamato StructTS che si adatta modelli strutturali parametrici. Noi non utilizzare queste funzioni nel testo quando presentiamo la modellazione strutturale nel Capitolo 6, perché preferiamo usare i nostri programmi. Loz Questo è un buon momento per spiegare. In quanto sopra, il cane è un oggetto che contiene un sacco di cose (termine tecnico). Se si digita il cane. youll vedere i componenti, e se si digita sintesi (cane) youll ottenere un po 'di sintesi dei risultati. Uno dei componenti del cane è time. series. che contiene la serie risultante (stagionale, tendenza, resto). Per vedere questa componente del cane oggetto. si digita dogtime. series (e youll vedere 3 serie, l'ultimo dei quali contiene i residui). E questo è la storia di. youll vedere più esempi come ci muoviamo lungo. E ora anche fare un problema dal Capitolo 2. stavano per montare il registro di regressione (jj) betatime alpha 1 Q1 alpha 2 Q2 Q3 Alpha 3 Alpha 4 Q4 epsilon dove Qi è un indicatore del I trimestre 1,2,3,4 . Quindi ben ispezionare i residui. È possibile visualizzare la matrice del modello (con le variabili dummy) in questo modo: Ora verificare che cosa è accaduto. Guardate un terreno di osservazioni ed i loro valori a muro: il che dimostra che un appezzamento di dati con la misura sovrapposte non vale il cyberspazio che occupa. Ma un terreno di residui e l'ACF dei residui vale il suo peso in joule: fare quei residui guardano bianco ignorare la correlazione 0-lag, la sua sempre 1. Suggerimento: La risposta è NO. così la regressione di cui sopra è priva di oggetto. Così che cosa è il rimedio Siamo spiacenti, youll devono prendere la classe, perché questa non è una lezione di serie temporali. Ti avevo avvertito fino in cima. Bisogna stare attenti quando si regredire una serie storiche sui componenti ritardati di un altro usando lm (). C'è un pacchetto chiamato dynlm che lo rende facile per adattarsi regressioni ritardati, e Ill discutere che subito dopo questo esempio. Se si utilizza lm (). allora ciò che si deve fare è legare la serie insieme usando ts. intersect. Se non legare la serie insieme, si suole essere allineati correttamente. Ecco un esempio regredire mortalità cardiovascolare settimanale (cmort) sull'inquinamento particolato (parte) al valore attuale e ritardato di quattro settimane (circa un mese). Per i dettagli sulla serie di dati, vedere il Capitolo 2. Assicurarsi astsa viene caricato. Nota: Non c'era bisogno di rinominare lag (parte, -4) per Part4. il suo solo un esempio di cosa si può fare. Un'alternativa a quanto sopra è il dynlm pacchetto che deve essere installato, naturalmente (come abbiamo fatto per astsa lì all'inizio). Dopo aver installato il pacchetto, si può fare l'esempio precedente come segue: Beh, il suo tempo per simulare. Il cavallo di battaglia per le simulazioni ARIMA è arima. sim (). Ecco alcuni esempi nessuna uscita è qui mostrato così sei sul proprio. Utilizzando astsa è facile montare un modello ARIMA: Ci si potrebbe chiedere circa la differenza tra AIC e AIC sopra. Per questo è necessario leggere il testo o semplicemente non vi preoccupate a questo proposito perché la sua non vale la pena rovinare la giornata a pensarci. E sì, quei residui aspetto bianco. Se si vuole fare previsioni ARIMA, sarima. for è incluso nel astsa. E ora per un po 'di regressione con errori autocorrelati. Stavano per adattarsi al modello M t alfa betat gammaP t e t dove M t e P t sono le serie di mortalità (cmort) e particolato (parte), ed e t è autocorrelato errore. In primo luogo, fare una misura OLS e controllare i residui: Ora adattarsi al modello L'analisi residua (non mostrato) sembra perfetto. Ecco un modello di ARMAX, 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. dove e t è forse autocorrelato. In primo luogo cerchiamo di ARMAX (p2, q0), poi guardiamo i residui e realizziamo Theres nessuna correlazione sinistra, quindi sono state fatte. Infine, un'analisi spettrale quicky: Questo è tutto per ora. Se si vuole di più sulla grafica delle serie temporali, vedere la grafica pagina Quick Fix.