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Stata：替换虚拟以进行多次观察
Headers 可能会产生误导 . 我有一个带有虚拟（ dummy1 ）变量的纵向数据集，指示某个年份是否满足条件，给定 category . 我希望在接下来的二十年里考虑这个事件 . 因此，我想创建一个新的虚拟对象（ dummy2 ），其中 dummy1 为1的观察结果后的19个观测值的值为1，以及相同的观察结果（下面的示例） . 我试图创建一个带滞后运算符的循环，但到目前为止无法使其工作 ... -
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在Stata中插值数值而不创建新变量
我有一个纵向数据集，每个 year 都有反复观察（ id 1,2,3 ......） . 我有几千种各种类型的变量 . 某些行（由变量 to_interpolate == 1 表示）需要根据前一年和下一年的相同 id 的值对其数值变量进行线性插值（它们为空） . 由于我无法命名所有变量，因此我创建了一个 varlist 的数字变量 . 此外，我不想重新创建数以千计的额外变量，因此我需要替换现有的... -
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HT在数据帧中创建一个新的向量，用于获取现有向量的相关性
我有两个索引的时间序列，每行代表同一天的收盘价 . 我想去第30行并回顾过去30天'并计算皮尔逊相关性 . 然后将该值存储在新的向量中 . 然后，重复整个时间序列的计算 . 这在Excel中是一项微不足道的任务，所以我确信它可以在R中完成 . 我不知道使用的方法 . -
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R中不同时间序列数据值的互相关
我有一个5个地方的时间序列数据（以日格式），为期15天，存储为 matrix . 数据结构是 meter_daywise<-structure(c(24.4745528484842, 21.5936510486629, 58.9120896540103, 49.4188338105575, 568.791971631185, 27.1682608244523, 23.3482757939... -
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合并两个不规则的动物园时间序列正在弄乱结构
我正在使用包含数千行的贸易数据集 . 每条记录都有一个基于符号和日期的唯一键 . 给定符号的交易记录是不规则的，因此使用动物园将是自然的选择 . 我需要使用lag和merge来创建一个新的数据集 . 但是，我不知道如何在动物园中设置多列索引以便使用滞后函数 . 下面是一个示例数据集和预期输出 . df = data.frame( dt = as.Date(c("2015-01-0... -
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For循环在数据框和池汇总统计的多个子集上进行时间序列
我有一个数据帧 df 由40个估算数据集 imp 组成，每个数据集有228个月 month 寄生频率 psit 和气候变异数据 var . set.seed(560) df<-data.frame(imp= rep(1:40, each=228), month=rep(1:228), psit= rep(rnorm(228, 20, 10)), var=rnorm(9120, 50, 1... -
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使用LCOF和NOCB方法填写时间序列缺口，但确认时间序列中断
There are edits to this post at the end. 我有一个关于一群人的每日膳食记录的大型数据集 . 每个人都有随机丢失的数据 . 这是一个人的例子（我最终将这个解决方案推广到人口）： > str(final_daily) 'data.frame': 387 obs. of 10 variables: $ Date : chr ... -
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dplyr或data.table来计算R中的时间序列聚合
我正在尝试总结包含日期（或时间）信息的 data.frame . 让我们假设这个包含患者的住院记录： df <- data.frame(c(1, 2, 1, 1, 2, 2), c(as.Date("2013/10/15"), as.Date("2014/10/15"), as.Date("2015/7/16&qu... -
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使用R中的ImputeTS在时间序列中缺少值插补
我有一个包含多个产品的月度时间序列的数据集 . 每行具有相同的终点但起点不同（因为该产品的时间戳可能已经开始较晚）我需要估算中间缺失值，即实际起点和终点之间的值 . 估算需要分三步完成，即 使用na.seadec获取系列长度超过24的时间序列 使用na.kalman作为时间序列，长度在12到24之间 使用na.ma表示长度小于12的时间序列 注意：时间序列的起点是沿着行的第一个非零... -
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插补数据集列表的时滞分析
我的问题和数据类似于帖子：Loop Through Data with Sequential Time Lags output Linear Regression Coefficients set.seed(242) df<- data.frame(month=order(seq(1,248,1),decreasing=TRUE), psit=c(79,1, NA, 69, 66, 77,... -
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InfluxDB - 什么是分片组持续时间
我在InfluxDB中创建了一年策略，并且分片组持续时间自动设置为168h . 这就是我的保留现在的样子： 这就是我的分片现在的样子： 对于我的数据，shard的结束时间提前一周是什么意思？ -
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计算不 balancer 时间序列data.table中的滞后变量
如何在不 balancer 时间序列表中创建滞后变量（时间间隔不均匀）？从数据表 - ts = data.table(time=c(10,15,22,25,28),value=c(7,2,14,22,11), key="time") 如何通过 time-5 创建 value 的滞后变量 value_lagged ？ time value value_lagged 10 7 N... -
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如何将多个时间序列数据呈现给R中的SVM（ksvm）（或者，如何将二维输入数据呈现给SVM）
如何让ksvm模型知道数据集中的前100个数字是来自一个传感器的所有时间序列数据，而接下来的100个数字是来自另一个传感器等的所有时间序列数据，用于六个独立的时间序列传感器输入？或者（也许更一般地），如何向SVM呈现二维输入数据？ 我需要二进制是/否预测模型的过程具有六个非周期时间序列输入，所有输入具有相同的采样频率 . 事件触发数据收集的开始，并且在预定时间之后我需要是/否预测（优选地包括正确性... -
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将相关度量应用于拆分数据帧
我分割了一个数据框，输出如下： <code> $'317' Unique.ID Start.Year Risk Gross Amount of loss 317 2003 Type1 2000 317 2014 Type1 3000 317 2015... -
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rpy2，R eegAnalysis和时间序列错误
通过rpy2使用一个名为“eegAnalysis”的相对较新的R包，并获取FeatureEEG函数所需的时间序列对象的错误 . table_query = R_DBI.dbGetQuery(DBI_Connection, "SELECT * FROM {0}".format(a_table)) 从PostgreSQL数据库返回table_query，其中一小部分数据看起来像 ... -
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如何在Keras中设置1D-Convolution和LSTM
我想使用LSTM层之后的1D-Conv层来对16通道400倍步长信号进行分类 . 输入形状由以下部分组成： X = (n_samples, n_timesteps, n_features) ，其中 n_samples=476 ， n_timesteps=400 ， n_features=16 是信号的采样数，时间步长和特征（或通道） . y = (n_samples, n_timestep... -
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滞后因变量[关闭]
我想用R计算以下时间序列回归： $ \ Delta y_t = \ beta_1 \ Delta x_t \ beta_2 \ Delta z_t \ beta_3 \ Delta m_t \ beta_4 \ Delta y_ $ 由于我没有那么多R的经验，我想问下面的R代码是否给了我我想要的东西： y <- ts(diff(YY)) x <- ts(diff(XX)) z <... -
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在R plot arima拟合模型与原始系列
我在使用GRETL . 在那里，当我对arima模型的验证进行预测时，我会得到蓝色系列的拟合系列和红色系列的原始系列 . 后来，我切换到R，在这里我找不到任何命令来做同样的事情 . 我正在使用预测包中的Arima模型 . 细节， 在GRETL中，我用来做模型 - >时间序列 - > arima - >预测 . 它会自动打印合适的系列和原始系列 . 任何想法在R上做同样的事情？ -
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R，Times Series，Arima Model，Forecasting，Daily data [closed]
我试图用每日数据做一些需求预测，从2012年1月16日到2013年10月10日 . 但是预测只会返回糟糕的结果 . 有什么线索的原因？ 这就是图中数据的样子：存在每周和每月的季节性 . 即：工作日需求增加，周末需求减少 . 以下是预测图的外观：黑线是实际数据，蓝线是预测数据 . x = ts(data, freq=7, start=c(3,2)) fit <- auto.arima(x... -
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编辑时间序列图
我有一个数据集sales_history . 这是前15行中的 dput sales_history <- structure(list(month = c("2008/01", "2008/02", "2008/03", "2008/04", "2008/05", "20... -
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如何在R中以不规则间隔的时间序列拟合自动ARIMA模型以预测未来值？
我们有以下数据值和时间序列标记： Lines <- "date,time,data 20/03/2014,07:10,9996792524 21/04/2014,07:10,8479115468 21/09/2014,07:10,11394750532 16/10/2014,07:10,9594869828 18/11/2014,07:10,10850291677 08... -
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在预测之后更改时间序列图的轴/比例
我正在努力改变我的时间序列预测图的x轴（时间） . 我已经运行了很多模型，但我正在努力解决同样的问题 . 我将为其中一个模型编写模型拟合，预测和图的代码 . 首先是我原来的时间序列 . 注意：我的模型适用于2008-2016的训练数据，并在2017年的11个月的测试数据上测试我的模型 . 数据拆分 . sal.ts <- window(sal.ts.original, start=c(20... -
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预测：ARIMA与简单线性回归（使用R）
This is the code I'm using to forecast ARIMA model: plot(forecast(fit_past_data, xreg=mat_All_data), ylim=c(0,2000), xlim=c(0,365), xaxt='n') par(new=T) lines(fitted(fit_past_data),col="red&quo... -
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对多个数据应用时间序列分解
我正在做时间序列分析 . 我有三年不同产品的销售数据 . 我想在R中使用decompose（）对每个产品数据应用时间序列分解，并希望输出在同一个文件中，意味着要将季节，趋势和其他组件作为相同数据中的列 . 数据信息：列 - 产品，年，月，销售 数据：https://drive.google.com/folderview?id=0B7GTV25JHGcDb3VhRnRUdmJwRVE&usp... -
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具有多个句点和非负值的时间序列
当我在 ts object 中读取时间序列并放一段时间时： tr <- ts(data[,4],frequency=) . 这适用于两个不同的时期并完美分解以显示（向下）趋势，季节性和错误 . 我怎么知道哪个是正确的时期 . 当我在上述ts对象的 forecast 包中使用 ETS 或 STLF 函数时，摘要显示：Model Information： ETS(A,N,N) 为什么？... -
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时间序列没有或少于2个时期
使用ARIMA模型进行编码预测 . 数据是.txt文件中的一个列，每年都是 Once . （龙卷风每年）因此，频率= 1，但是，当我尝试"time series has not or less than 2 periods"时，它给我一个错误 . 我看了其他答案，但是，我无法正确地遵循它们 . 我是R.的新手 . 下面是我正在使用的代码 . tornadoes <- ... -
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与外部商业活动的时间序列
我've been trying to forecast some variables based on 3 years of past data at a monthly level where the seasonality is 12 months I'使用 stl( ) 函数来分解时间序列对象： fit <- stl(data.ts, t.window=12, s.window=&q... -
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使用预测包进行时间序列分析
我试图使用'预测'包 . 我有一系列54个月的观察，从CSV文件中读取，并转换为时间序列 . 这是原始数据： 37.1 0 0 0 0 44.4 5.2 0 0 0 0 0 34.7 0 0 2 0 0 16.5 0 0 0 0 1.5 0 0 45.4 0 0.2 0 3 16.2 4 0 0 0 32 0 2.9 0 0 0 0 35.2 0 0 35.6 1.2 0 0 0 0 4 0 ... -
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r，ts - stl中的错误，系列有少于两个句点（错误？）
我有 two years of monthly data 但 stl() 似乎需要至少 two years and one month . 这是两个简单的例子： 示例1 - 返回“stl中的错误（x，”周期性“）：系列不是周期性的或少于两个周期” dat_24 <- cumsum(rnorm(24)) x_24 <- ts(dat_24, frequency = 12) stl(x... -
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在R中分解年度时间序列的（）
我正在尝试对从1960年到2015年的通货膨胀率的时间序列数据进行分析 . 数据集是一个超过56年的年度时间序列，每年有1个实际值，如下： Year Inflation percentage 1960 1.783264746 1961 1.752021563 1962 3.57615894 1963 2.941176471 1964 13.35403727 19...