我正在尝试使用dplyr为我的数据集中的每个组延迟一些变量(所有这些变量都有一个通用的命名约定)。iris %>% group_by(Species) %>%
slice(1:3) %>
浏览 0提问于2016-09-09得票数 1
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我有一个不规则的时间序列，在数据集中存在空白。此外，对数据进行分组。我已经能够通过观察找到滞后函数(因此它们在dataset中找到了先前的记录)，但是我希望指定一个时间变量，并通过匹配滞后时间来计算滞后。这个问题：也在做类似的事情。但是，我不能使用zoo解决方案(我有某种类型的包不兼容，并且根本不能使用zoo )，并且没有成功地
浏览 7提问于2016-07-07得票数 3
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我有时间序列数据(一个Y变量和一个X变量)。我对回归的剩余值进行了ADF测试(滞后到4)。测试表明，单位根存在于滞后3以上的残差中，而对于1和2的滞后则不存在。另外，我对回归进行了Breusch-Godfrey检验，以检验序列相关性，结果表明存在1阶以上的序列相关性。
我的问
浏览 1提问于2017-04-19得票数 2
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我正在处理在特定年份停止的数据，然后是NA。我需要根据其他变量的滞后值来计算变量的分配。我想找到一种方法，当其中一个变量为NA时，计算整个序列，而不是每一年计算一次。我正在查看dplyr，因为我正在处理面板数据，因此需要按ID对其进行分组。varC = if_else(year>2010, as.double(NA) , varC)) %>% group_by(id)
浏览 1提问于2018-12-10得票数 0
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我想计算按分组变量分组的时间序列的acf。具体地说，我有一个包含单个时间序列(变量a)和一个分组变量(例如，工作日，变量b)的数据帧。下面是一个示例：现在，我要计算分组变量<e
浏览 0提问于2016-05-19得票数 2
我正在创建时间序列计量经济回归模型。数据存储在Pandas数据帧中。equation eq1.ls log(usales) c log(usales(-1)) log(price(-1)) tv_spend radio
浏览 1提问于2016-10-03得票数 19
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我正在寻找一种函数或方法，它允许我在进行时间序列建模时，在ARMAX过程中选择性地使用滞后。为了对数据进行ARMA建模，我使用了以下函数来选择ACF/PACF显着的选择性滞后，其中dal是铝的时间序列数据。dal.arma= arma(dal, lag=list(ar=c(1,26),ma=c(1,4,7))) ; summary(dal.arma)
使用</em
浏览 2提问于2013-08-08得票数 2
我的数据文件是许多具有类似结构的文本文件的合并：
2L, NA, NA, 2L, 1L, 1L, 6L)), row.names = c(NA, -9L), class = "data.frame&quo
浏览 0提问于2018-08-15得票数 3
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library(dplyr)
net.multiplicity <- group_by(net, nodeid, epoch) %>% summarise(n=n()) %>%
浏览 3提问于2014-09-16得票数 9
我正试着从plyr转到dplyr。但是，我似乎仍然不知道如何在链式dplyr函数中调用自己的函数。
我有一个带有分解ID变量和order变量的数据框架。我希望将框架按ID拆分，通过order变量对其进行排序，并在新列中添加序列。编辑：--如果我使用这里描述的dplyr公式，它确实会将一个对象传递给f。然而，尽管plyr似乎传递了许多不同的表(由I
浏览 5提问于2015-01-28得票数 8
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我正在尝试将线性模型拟合到时间序列，其中回归从每天午夜开始，并使用第二天早上6点之前的所有数据(总共覆盖30小时)。我想在时间序列中的每一天都这样做，这也需要通过分组因子来应用。我最终需要的是在回归开始的那一天添加到数据框中的回归系数。我熟悉滚动和窗口回归，以及如何使用dplyr跨组应用函数。我正在苦苦挣扎的是如何编写回归需要在每天午夜开始<em
浏览 26提问于2021-05-25得票数 0
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我有一个时间序列数据，有4个变量，在大约5年。我想使用R中的hclust方法对数据进行聚类，我想对观测结果进行聚类。我的密码有效。然而，我想为每一项观察确定具体的分组。也就是说，我想在每个观察的旁边加上分组的数目。我的代码给了我错误。我明白这个错误。我有什么办法能达到我的目的吗？以下是我的尝试
浏览 4提问于2020-09-03得票数 2
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无人驾驶人工智能是否支持多变量时间序列分析？
我正在尝试进行时间序列分析异常预测，其中我需要根据地理位置(位置)和票证类型来预测事件管理票证计数的峰值。
浏览 6提问于2020-01-29得票数 2
简而言之，壳牌将解释代码；我试图通过在一天内创建24小时模型并整理数据中的结果来进行预测，frame.Basic问题无法再现#输出，即使在设置了seed.Please之后，任何人都可以帮助me.some自定义函数#和我制作的对象，其中没有随机性(仅供参考)。mon.thurs+wdaySaturday+wdaySunday+holiday require(dplyr
浏览 2提问于2016-09-26得票数 2
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平滑目标变量
、、
我正在训练一个回归模型(使用分位数回归林)，利用不同滞后时间的天气变量预测作物产量与趋势(残差)的偏差。为了提高结果的准确性和置信度，我最近测试用目标变量的平滑版本(用局部加权散射图平滑( LOWESS)计算)替换目标变量，使用一个无滞后时间(即滞后时间= 0)的特征作为自变量，试图从测量数据
浏览 0提问于2021-12-09得票数 2
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在状态模型中，对于SARIMAX或ARIMA模型，我想使用多个额外的外部变量(外生变量)。例如，我想用滞后时间序列的AR和天气温度时间序列的滞后4的AR，以及市场价格的另一个变量和滞后3的AR，来预测在时间t的收益率。对于如何做到这一点，有什么例子或解释吗？
浏览 3提问于2017-05-27得票数 8
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我试着从时间序列中画出两个变量。为了查看变量之间的相关性，我对它们进行了区分，并对自变量进行了滞后。然而，当我创建散点图时，我看到了数据点的顺序和它们之间的线。如何将它们更改为圆点？
浏览 24提问于2021-05-25得票数 0
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我知道这是不建议洗牌您的培训和测试集的时间序列，否则的模型将无法理解时间依赖的功能。
但是，对于数据框架的所有特性，我现在都使用滞后变量。如果我对每个特性有7天的延迟，那么模型，在这种情况下，随机森林(RF)可以访问每个特性的过去7天来预测每个\hat{y}_{i}。在使用sklearn.model_selection.trai
浏览 0提问于2021-07-05得票数 0
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反天气化时间序列
、、
有没有人尝试过对时间序列数据进行去风化？Deweatherize意味着从数据中删除天气影响。我们很难将这个变量合并到时间序列中？有谁有在时间序列中使用变量的经验吗？例如，经济，季节性影响等等。Bolger带是解决这一问题的一种技术。我们仍在研究，但我想听听其他人的意见。
浏览 4提问于2014-03-16得票数 0
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我正在调试R代码，我对R中的lag函数是如何工作的感到非常困惑。")另一个例子> x> lag(x)attr(,"tsp")有人能用简单的英语解释一下lag函数到底是做什么的吗？我特别关心返回值是如何计算的。
请记住，这个问题来自试图学习R的程序员，而不是统计学家。
浏览 0提问于2014-08-26得票数 3
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