Tsa Mobile Media

Time Series analisi TSA. contiene classi e funzioni che sono utili per l'analisi di serie temporali modello Questo attualmente include modelli autoregressivi univariati AR, modelli vettore autoregressivi VAR e autoregressiva univariata modello a media mobile Arma Esso comprende anche le statistiche descrittive per le serie temporali, per esempio autocorrelazione, funzione di autocorrelazione parziale e periodogramma, così come le corrispondenti proprietà teoriche di ARMA o processi relativi Esso comprende anche i metodi per lavorare con autoregressivo e media mobile lag-polinomi inoltre, test statistici correlati e alcune funzioni di aiuto utili sono available. Estimation si sia fatto da esatta o condizionale massima verosimiglianza o condizionali dei minimi quadrati, sia utilizzando Kalman Filter o filters. Currently diretta, le funzioni e le classi devono essere importati dal modulo corrispondente, ma le classi principali saranno messi a disposizione nello spazio dei nomi la struttura del modulo è a is. stattools proprietà e prove empiriche ACF, PACF, Granger-causalità, test per radici unitarie adf, Ljung-test box e others. armodel processo autoregressivo univariata, la stima di massima verosimiglianza condizionale e preciso e condizionale meno squares. arimamodel processo ARMA univariata, la stima di massima condizionale e preciso probabilità e condizionale meno squares. vectorar, modelli var vettore autoregressivo processo di vendita per corrispondenza di stima, analisi risposta all'impulso, errore di previsione decomposizioni della varianza, e la visualizzazione dei dati tools. kalmanf classi di stima per ARMA e altri modelli con esatto MLE utilizzando le proprietà di Kalman Filter. armaprocess di Arma processi con determinati parametri, questo include strumenti per la conversione tra ARMA, MA e la rappresentazione AR, nonché ACF, PACF, densità spettrale, funzione risposta all'impulso e simili. simile a armaprocess ma lavorando in frequenza domain. tsatools funzioni di aiuto aggiuntive, per creare array di variabili ritardate, costruire regressori per tendenza, detrend e similar. filters funzione di supporto per il filtraggio tempo series. Some funzioni aggiuntive che sono anche utili per l'analisi di serie temporali sono in altre parti del statsmodels, per esempio ulteriori funzioni relative tests. Some statistiche sono disponibili anche in matplotlib, nitime, e secondo le funzioni sono state progettate più per l'uso in elaborazione dei segnali in cui le serie temporali sono più disponibili e lavorare più spesso nel dominio della frequenza. Statistiche descrittive e prove. x, imparziale, umiliare, menù fft. This calcola una media mobile di un tempo series. Specifies una variata contenente una serie temporale per il quale la media mobile è quello di essere calculated. Available liste data. This variates che può essere utilizzato per i dati e campi di salvare ingresso doppio clic su un nome per copiarlo nel campo di immissione corrente, in alternativa, si può semplicemente digitare in dal keyboard. Number di campioni nel media mobile per una media mobile centrata, con ordine 0 questo deve essere un numero dispari il numero di campioni deve essere superiore l'ordine dei average. This movimento specifica il tipo di media mobile da calcolare le opzioni are.- una media non ponderata del passato values.- una media incentrata sul valore corrente con il primo e il ultimi campioni trattati con pesi di 0 5 quando la lunghezza è even.- una media esponenziale ponderata delle values.- passato utilizza il filtro per lisciare i dati utilizzando un appositamente costruito ordine ARIMA model. The per lisciatura polinomiale Impostazione dell'ordine di 0 produrrà un ordinario media mobile calcolata means. Trim Transients. For i metodi del passato o centrate con ordine 0, questa opzione rifila transitori e all'inizio o alla fine per centrato dei transitori della serie sono i punti che non sono pienamente stimati in quanto non hanno la serie completa di campioni prima o intorno them. Seasonal Adjustment. This specifica un fattore che verrà utilizzato per regolare la media mobile i residui valori osservati meno la media mobile vengono calcolati e poi la media per ciascun livello di questo fattore Queste medie per ogni livello sono poi rimosso dalle corrispondenti unità della media mobile in modo che la residua media per ogni livello saranno ora zero. Save muovendo in. Specifies media una struttura di dati per contenere la average. Display muovendo in Spreadsheet. Allows di visualizzare i risultati in un foglio di calcolo È possibile selezionare il foglio dall'elenco delle attuali fogli elettronici aperti o richiedere un nuovo foglio di calcolo creato Nota il numero di righe del foglio di calcolo deve corrispondere alla lunghezza dei risultati formate da calcolo, altrimenti un nuovo foglio grafico sarà used. Display di movimento average. The serie originale e la media mobile verrà tracciata con una linea plot. Allows di specificare un titolo per il grafico media mobile Se questo viene lasciato vuoto, verrà creato un titolo predefinito dando la serie e il tipo di media mobile Se si vuole sopprimere il titolo basta inserire uno spazio nel file titolo valore. Formato dà la temperatura media mensile di Central England per 1659-1973 Questo file può essere trovata nella directory esempi Genstat GuidePart2 il seguente menu mostra il calcolo di una media mobile filtrato di lunghezza 12 con ordine 0, salvando i risultati e tracciare questi in un grafico con il titolo di default la media mobile di lunghezza 12 viene scelta in media più di un dato anni per renderlo meno sensibile alla variazione mensile sopra la media mobile year. Calculating. Questo VI calcola e visualizza la media mobile, utilizzando un number. First preselezionato, il VI inizializza due registri a scorrimento lo spostamento in alto registro viene inizializzato con un elemento, quindi aggiunge continuamente il valore precedente con il nuovo valore di questo registro a scorrimento mantiene il totale di gli ultimi x misurazioni Dopo dividendo i risultati della funzione aggiuntivo con il valore preselezionato, il VI calcola il valore di media mobile il registro a scorrimento inferiore contiene una matrice con la media dimensione di questo registro a scorrimento mantiene tutti i valori della misura la funzione di sostituzione sostituisce il nuovo valore dopo ogni loop. This VI è molto efficiente e veloce perché utilizza la funzione di elemento di sostituire all'interno del ciclo while, e si inizializza la matrice prima che entri nel loop. This VI è stato creato in LabVIEW 6 1.Bookmark Share.