问题标签 [trend]
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r - 水样站计算移动几何平均数
我需要通过各个采样站计算粪便大肠菌群随时间的移动几何平均值(在每个值我想要该值的几何平均值和前 29 个值)。当我从我们的数据库下载数据时,列标题是:
根据种植面积的不同,有几个到十几个站。
我尝试修改在HERE找到的一些代码:
这行得通,但问题是我不想要生成的日志值。我只想要常规的 geomean,以便我可以绘制它并且每个人都可以轻松理解这些值。我试图以某种方式从其中的 psych 包中偷偷使用 geometry.mean 函数,但我无法完成这项工作。
有用于计算移动平均值的资源,以及用于计算几何平均值的代码,我尝试将其中的几个结合起来。我找不到移动几何平均值的示例。
最终,我想按类似于上面链接中的示例的站点来绘制所有几何平均值。
我还想在数据框和图表中添加一个移动的 90%。我尝试了以下方法:
这给了我错误:
mutate_(.data, .dots = lazyeval::lazy_dots(...)) 中的错误:缺少参数“.data”,没有默认值
我似乎无法弄清楚我错过了什么。
python - ARIMA 趋势 = python 中的“nc”或“c”
我正在尝试使用 ARIMA 预测具有趋势和季节性的 TS。因此,我将数据分解为残差+趋势+季节性。
由于我需要从样本中预测值,因此我使用 exog=trend 作为模型的输入并对残差(〜平稳)运行预测。
这真的很糟糕。似乎模型根本没有考虑趋势-当我将趋势人为地添加到预测值中时,即绘图预测+趋势,预测看起来非常接近原始系列......但是因为我这样做了不知道趋势,我不能做这个把戏。当不使用加性趋势时,预测的部分内容与真实数据之间存在看似恒定的差异。
我的问题如下 - ARIMA 可以处理 Python 中的趋势(我知道它可以在 R 中)?如果不通过 exog,如何将其导入模型?我尝试在残差+趋势上运行 ARIMA,但它仍然表现不佳。
另外,trend = 'c' Vs trend = 'nc' 是什么意思?手册说"Whether to include a constant or not. ‘c’ includes constant, ‘nc’ no constant."
常数作为常数趋势 0 阶估计?恒定如预期恒定趋势,即“nc”表示变化趋势?或者“nc”因为模型中没有包含趋势?无论使用这个选项还是使用那个选项,预测都不能很好地工作,但是如果我知道有趋势,我应该总是使用“c”吗?
请帮忙?
谢谢。
r - 微调 addADX() 以避免截断趋势曲线
我正在使用以下代码查看过去 9 个月的股票。
您可以看到,红线基本上没有包含在图中,因为它大多位于 20 的值以下。我想修改 Y 轴范围addADX
,使其始终显示所有三条线。怎么可能?
r - 从一个数据帧创建时间序列子集,以便按站运行 SeasonalMannKendall 趋势测试
我有大约 13 个不同站点的以下数据:
我想分别对每个站点的粪便大肠菌群数据运行 SeasonalMannKendal。我知道它必须是一个时间序列。如何使每个站点成为它自己的时间序列,以便我可以运行这些测试?
我试图重塑数据以按样本日期列出站点结果,但这会为某些日期创建 NA,我也无法以这种方式运行测试。
我最好的方法是什么?
先感谢您!
r - stl .series 中的错误不是周期性的
我很确定我错过了一些非常简单但仍然无法弄清楚为什么会出现此错误的东西。我拥有的数据是从 2013 年 4 月到 2014 年 3 月的每个月末数据。现在我想了解 12 个月期间的趋势。
是我的时间序列数据。现在当我使用
我得到错误:
我不知道出了什么问题,因为我知道该系列有 12 个时期。请协助
c# - asp.net opc web 趋势控件未显示
opc web 趋势 (asp.net) 控件在使用 IIS7 配置时不显示并显示十字标记。在 Visual Studio 中工作正常,但是当我使用 IIS 发布它时,它只显示十字标记。下面是代码。
r - 如何提取 bfast 对象的斜率
我对 R 中 bfast 函数的结果有疑问。假设我有一个没有检测到中断的时间序列。
如何从 bfast (fit) 对象中提取趋势分量的斜率值?ANOVA=TRUE 的选项“绘图”不起作用。
一种选择可能是,根据提供的趋势组件计算它,但有没有办法直接从“适合”对象中获取它?
任何提示都值得赞赏。
python - 如何在 Python 中计算多维数组的线性趋势
我有一个 3d 形状数组(时间、纬度、经度)。我想计算每个 lon/lat 点的线性趋势。我知道我可以简单地遍历所有点并在每个点使用辣味.stats.linregress。但是,对于大型阵列来说,这变得相当缓慢。
scipy 函数“detrend”可以计算和去除 n 维数组的线性趋势,而且速度非常快。但我找不到任何方法来计算趋势。
有谁知道计算大网格上每个点的斜率、截距、r 值和 p 值的快速方法?
非常感谢任何帮助/建议!
干杯乔金
python - 去趋势或过滤锯齿信号(Python)
我试图通过使用 filfilt 过滤器来消除信号的趋势(锯齿),但效果不佳。这里的数据
当我应用巴特沃斯过滤器时
如您所见,对于 3 THz 信号,存在锯齿趋势。在 21:45,信号有一个扰动(我想研究那个扰动)。在 7 THz 时可以清楚地观察到这种扰动。在 3 THz 时观察到锯齿的中断。所以,我需要去趋势或过滤这个信号。我尝试使用filtfilt
过滤器,但我不知道是否更方便使用scipy.detrend
。
exec - 如果满足条件,我如何运行 puppet exec?
只是提供一些细节 - 在 AWS 上构建,使用 Puppet 处理 DSC,并引导 Puppet 以便它在新配置的节点上配置和安装 Puppet。
我已经使用 Puppet 工作了一段时间,我发现自己想编写一个仅在创建 vm 时执行的模块。
我的特定用例是我想通过 Puppet 自动将防病毒软件(特别是 Trend Micro Deep Security)安装到新配置的节点上。
运行它的脚本只需要下载、运行和几个 TMDS 特定命令来激活自身等。
如果我使用 Puppet,它会在每次运行时执行此操作(下载、尝试安装、尝试激活),这绝对不是我想要的。
但是,我不认为 Puppet“知道”趋势科技,或者如何获取它,或者 URL 等。所以我不能使用类似的东西:
做一些研究,看看博客文章,我知道我的代码结构应该是这样的(我知道这是不正确的):
因此,我的问题是:我如何把它放在一起?