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我有事件发生后几天的数据。这些数据是不定期采样的——我的时间点是 0、5、6、10、104 天。我没有具体的日期时间信息——也就是说，我不知道我正在研究的事件在现实生活中是什么时候发生的。

我想使用 ggplot 绘制我的时间序列。我可以使用，说

但当然我的 x 轴变量是相邻绘制的，因此 t=10 和 t=104 之间的距离与 t=5 和 t=6 相同。所以我可以编造一些像

这几乎可以工作，但现在我的 x 轴上的刻度是非常不准确的日期时间。我可以重新格式化它们吗？但无论如何都看不到制作“从开始的天数”的格式。到现在为止，我已经在谷歌上搜索了很长一段时间，总感觉我错过了一些非常明显的东西。我是吗？

我想在matlab中实现相似度搜索。我想知道这可能吗？

我的计划是使用 2 种流行的相似度度量，即欧几里德距离和动态时间规整。这两个都将应用于时间序列数据集。我现在的问题是如何评估这两种测量性能和准确性？我看到一些文献说我应该使用 K-NN 算法。

然后，我计划在时间序列数据集上应用降维。降低数据集的维数后。我需要使用 R-tree 或任何可用的索引技术来索引数据集。

但是我的问题是，要做到这一点，我需要 R-tree matlab 代码，我在互联网上几乎找不到任何代码......

我确实意识到大多数相似性搜索的实现都是用 C++、C 和 Java 实现的……但我不熟悉这些。我希望我可以在 Matlab 中实现这些......任何大师都可以帮助我吗？

另外，我可以进行什么样的评估来评估每种算法的性能。

谢谢

我需要用R绘制一组数据（1M 行） 。时间列（第 1 列）采用 hh:mm:ss.000 格式。我想在一个时间范围内绘制图表，比如从 08:05:00 到 09:00:00。我该怎么做？我在网上搜索，但找不到正确设置 xlim 的方法。

这是数据的一个简短示例。第 1 列是时间，第 2、3、4.. 列将在 y 轴上。07:51:19.553,10.785,0.000,0.392,1.512,1.527,1.553,1.560,2.838

08:05:00.661,-1.555,0.000,0.041,0.310,0.314,0.321,0.327,1.474

08:06:58.250,30.781,0.000,0.093,0.156,0.160,0.168,0.173,1.411

08:30:02.506,-0.002,0.000,0.052,0.120,0.123,0.132,0.137,1.361

09:05:00.997,-1.802,0.000,0.032,0.078,0.080,0.087,0.090,1.258

10:05:00.661,-1.555,0.000,0.041,0.310,0.314,0.321,0.327,1.474

在此先感谢您的帮助。

我使用了系统识别工具箱中的ARX函数和 RESID函数，但得到的残差是：

零的数量=滞后的数量，我需要一个完整的残差向量

我正在使用 R 中的 transform() 函数创建一个带有新变量的时间序列对象，但找不到合适的函数来计算今天和昨天之间变量 C 的差异。

这是我到目前为止所得到的：

下一行将添加以下函数：

显然，C（昨天）是不正确的。我试过 lag(), diff() 并没有找到正确的组合。

额外的问题：你如何让典型变量只显示百分之一？

我正在处理大量时间序列。这些时间序列基本上是每 10 分钟进行一次的网络测量，其中一些是周期性的（即带宽），而另一些则不是（即路由流量）。

我想要一个简单的算法来进行在线“异常值检测”。基本上，我想将每个时间序列的整个历史数据保存在内存中（或磁盘上），并且我想检测实时场景中的任何异常值（每次捕获新样本时）。实现这些结果的最佳方法是什么？

我目前正在使用移动平均线来消除一些噪音，但接下来呢？简单的东西，比如标准差，疯狂，......对整个数据集都不能很好地工作（我不能假设时间序列是固定的），我想要更“准确”的东西，理想情况下是一个黑盒子，比如：

其中 vector 是包含历史数据的 double 数组，返回值是新样本 "value" 的异常分数。

如何使用matlab模拟参数= 0.7的ma（1）模型？

什么是matlab函数来模拟ARMA模型和coda matlab函数（coda:convergence diagnostic and data analysis）

我有一个流程，它使用来自外汇市场的多个实时价格数据源并生成 2 个时间序列数据流作为其输出。输出是嘈杂的（即不像 sin 或 cos 那样平滑），并且两个流都绑定在 0 和 100 的值之间。

机器学习或 AI 中是否有一种方法可以帮助我识别一个信号何时为正值而一个信号为负值？我玩弄了简单的移动平均线和指数移动平均线来稍微平滑线条，但那样我会丢失太多信息。

我有时间序列数据（我已将其作为 data.frame 发布在这里）：

将其绘制为 ggplot 中的条形图的最佳方法是什么，它将显示每月的总值（以月份名称作为文本）？

我可以通过添加月份字段来手动执行此操作：

然后独立绘制，但使用这种方法没有正确排序月份（假设我需要创建一个有序因子？）；我还假设 ggplot 有一种“更简单”的方式。