time-series

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음수와 음수가 아닌 timeseries 데이터 집합이 있습니다. 구름에 나노 값을 표시 한 값 (-999)이 있습니다. 내가하고 싶은 것은 음수를 고려한 합계 쿼리를 사용하고 싶습니다. 쿼리하는 동안 음수를 생략 할 수 있습니까?

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여러 시계열을 사용하여 데이터 프레임에서 tsclean을 수행하는 방법

hts 패키지를 기반으로 예측을 만드는 중이지만 지금까지는 이상치와 누락 된 값에 대한 데이터를 정리해야합니다. 예상 패키지의 tsclean 기능을 사용하려고 생각했습니다. 내 데이터를 데이터 프레임에 여러 열 (시계열)로 저장하여 정리하고 싶습니다. 한 번만 세리가있을 때 작동 할 수있는 함수를 얻을 수 있지만 꽤 많은 일을하기 때문에 이것을 수행하는 현

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동일한 통합 문서의 여러 워크 시트에 대해 R로 매일 반환되는 항목을 찾아서 병합 하시겠습니까?

안녕하세요. 저는 현재 동일한 엑셀 워크 북으로 70 장이 있으며 데이터를 기반으로 일일 수익을 찾아서 모든 70 장을 하나의 데이터 프레임으로 병합하려고합니다. 70 장에는 모두 날짜 및 공개 가격이 포함되어 있습니다. 여기 내 코드는 지금까지 require(XLConnect) wb <- loadWorkbook(system.file("crypto.xls

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케라를 이용한 시계열 예측

주차 공간이 얼마나 꽉 찼는 지 예측할 때 개념 증명을하려고합니다. Keras를 사용하여 LSTM 신경망을 만들고 특정 시간대의 전체 영역을 예측하려고합니다. Time_Stamp Weekday Area Sub_Area Free_Spots Used_Spots Full% 2014-04-10 08:00:00 Yes Ballard Locks NW 5

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시계열 데이터 읽기 중 R

다음 코드를 사용하여 시계열 데이터를 R로 가져 오려고합니다. 데이터는 1-7-2014에서 30-4-2017까지이며 1035 데이터 요소입니다. 그러나 아래의 코드를 사용하면 1093 회의 결과를 얻을 수 있습니다. series <- ts(data1, start=c(2014,7,1), end=c(2017,4,30), frequency = 365) 어디에

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팬더 : 같은 해의 전년도의 가치를 얻으십시오

전날 같은 날의 가치를 얻는 방법을 찾고 있습니다. F.e. 우리는 2014-01-01에 대한 가치가 있고 나는이 날을위한 값으로 1 년 전부터 새로운 칼럼을 만들고 싶습니다. 표 샘플에서 Previos_Year 열을 가져 오려고합니다. Date Ticks Previos_Year 2013-01-01 0 NaN 2013-01-02 1 NaN 2013

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Orcutt 패키지는 OC의 마지막 단계에서 잔여 물을 사용하여 DW를 계산합니다.

이것은 질문으로 시작되었지만 아래의 답변과 소스 코드를 읽은 후 솔루션이 명확 해졌습니다. 경우 다른 사람이이 위치에 자신을 발견 : 오컷 패키지는 버전 2.2는 CO 모델의 DW 통계를 계산하는 특별한 방법을 사용합니다. MWE는 또는 cutt 패키지 예제를 사용하여 Durbin-Watson 통계가 OC 추정의 잔차를 기반으로하지 않음을 보여줍니다. li

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pandas : 지난 주 4 일을 기준으로 한 요일별 판매 평균 값을 얻으십시오

나는 쌓아 놓았습니다. 나는 stackoverflow의 지혜가 필요합니다. 팬더를 사용하여 과거의 요일을 기반으로 한 판매에 대한 간단한 평균화 모델을 만들고 싶습니다. 즉,이 모델은 지난 월요일 4 시간 기준으로 다음 주 월요일에 영업의 값을 예측합니다. 또한 과거에 충분한 주가가없는 경우 기존 주 평균을 만듭니다. 내 시계열 안양의 샘플 : weekD

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열의 각 이름 값에 대해 시계열을 수행하고 분해하고 모든 테이블로 내보내기

데이터 프레임 (DF)에 여러 열이 있지만 대상 열은 날짜, 색인 및 사이트입니다. 부분 집합 테이블은 여기에 있습니다 : 타임 시리즈는 올해 23 명 관찰과 353 JD 2015 년 2006 율리우스 1 일에 시작과 끝 https://www.dropbox.com/s/48165ey5rsv628c/DATA.csv?dl=0 SITE date index A

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시계열 차트 해석

저는 파이썬을 사용하여 시계열 분석을하고있었습니다. 나는 다음 패턴을 관찰한다. ACF가 12시에 자르고 PACF가 꼬리를 감으므로이 시리즈에 MA (12)를 맞추어야합니까? 이 잘 나는 실제로 곡선에 MA (12)를 장착하고 난 다음 무엇입니까 : 대부분의 계수는 실제로 미미하다. 게다가 나는이 사람들이 어떻게 나오는지 이해하지 못한다.