这里有你想要的答案。什么是Measure？您不会因为在这里使用一点常识而获得任何奖励--DMAIC改进周期的第二阶段是测量。它着眼于您的业务进展和当前基线，以告知潜在和建议的改进。测量就是这个意思。...这是必要的，但我们经常被问到是否有工具可以帮助可视化它产生的大量数据。好消息是，工具有很多：趋势图--趋势图是测量长期数据的简单工具。通常，在分析问题时，从长远来看会得出一些有趣的结果。...趋势线揭示了您业务中的一般变化模式，所以不要低估它们！帕累托图--帕累托图允许您汇总和显示数据，这些数据将突出显示的数据组之间的差异（即某些客户问卷响应的频率）。...过程流程图--过程流程图无需介绍，它们是业务流程的可视化。量具 R&R--这代表量具重复性和再现性，可以用它来测量发生的变化量。通常，有两种变化源，过程本身的变化和用于评估它的测量系统的变化。...量具 R&R 可以让您看到这两个类别之间的差异，减少测量系统的变化。过程能力测量--您可以使用此工具分析输入特性等。他们的关键是，他们必须是可衡量的，所以要保持专注。
R中提供了acf()方法可以查看样本预测误差的相关性图。若要定义我们想要查看的最大滞后期数，可以定义acf()方法中的lag.max参数。...测试在1-20的延迟期中，是否有意义的非零相关值，我们可以用Ljung-Boxt测试。在R中，用Box.test()的方法。Box.test()方法中的lag参数用来定义我们想要查看的最大延迟期。...再次确认预测模型不可再改进，查看预测误差是不是以均值0和不变方差按正态分布。 要查看预测误差是否有不变方差，可以被预测误差的结果做一个时序图： ? ?...α平滑常数，β是趋势常数，γ是季节常数。三个参数的取值范围都是0-1。在R中的实现，还是使用HoltWinters()方法，这一次，它的三个类似参数，我们都需要用到。...下面对预测结果做检验，看预测模型是否需要改进。同样的方法计算相关性和做Ljung-Box检验。过程及结果如下： ? ? 样本的预测误差的自相关结果，在1-20的滞后期中，没有超出意义界限。
一旦你将时间序列读入R，下一步通常是制作时间序列数据的图，你可以用R中的plot.ts（）函数做。...换句话说，如果连续预测的预测误差之间存在相关性，则可能通过另一种预测技术可以改进简单的指数平滑预测。 为了弄清楚是否是这种情况，我们可以获得滞后1-20的样本内预测误差的相关图。...我们可以通过检查样本内预测误差是否在滞后1-20处显示非零自相关，通过制作相关图并执行Ljung-Box测试来研究是否可以改进预测模型： > acf(souvenirtimeseriesforecasts2...如果你必须将时间序列d次除以获得一个固定序列，那么你有一个ARIMA（p，d，q）模型，其中d是差分的使用顺序。 你可以使用R中的“diff（）”函数来区分时间序列。...为此，您通常需要检查静止时间序列的相关图和部分相关图。 要绘制相关图和部分相关图，我们可以分别使用R中的“acf（）”和“pacf（）”函数。
palue if palue < 0.05: pairs.append return soe_mati, prs我们正在查看一组科技公司，看看它们中是否有任何一家是协整的...我们只使用了 252 个点的时间序列（这是一年中的交易天数）。在训练和拆分数据之前，我们将在每个时间序列中添加更多数据点。...改进的领域和进一步的步骤这绝不是一个完美的战略，我们战略的实施也不是最好的。但是，有几件事可以改进。使用更多的证券和更多样化的时间范围对于配对交易策略的协整测试，我只使用了少数股票。...自然地（并且在实践中）在行业内使用集群会更有效。我只用了只有5年的时间范围，这可能不能代表股市的波动。处理过拟合任何与数据分析和训练模型相关的事情都与过拟合问题有很大关系。...----点击标题查阅往期内容R语言资产配置策略量化模型：改进的移动平均线策略动态回测R语言量化：合成波动率指数移动平均策略分析标准普尔500波动率指数(VIX)R语言改进的股票配对交易策略分析SPY-TLT
训练集与试验集特征趋势的比较 Featexp计算了在这些图上显示的两个指标，这些图有助于测量噪声: 趋势相关(见测试图): 如果一个特性在训练集和评估集上不具有相同的趋势w.r.t.目标，它会导致过度拟合...使用来自不同时间段的测试数据会更有效，因为这样您就可以确定特性趋势是否会随着时间的推移而保持不变。...get_trend_stats() 返回Dataframe 让我们尝试在数据中删除趋势相关性较低的特征，看看结果如何改进。 ?...5、特征调试 查看Featexp的图可以通过以下两种方式帮助您捕获复杂特征工程代码中的bug: ? 零变异特征只显示一个柱子 1、检查特征的总体分布是否正确。...趋势相关可以帮助您监控特征w.r.t.是否有任何变化，它与目标的关系。 · · · 做这些简单的事情总是帮助我在现实生活和kaggle比赛上建立更好的模型。
在最近的预测趋势中可以发现各种方法。以原油价格为例，预测方法通常可以分为时间序列模型、结构模型和其他一些方法，如机器学习、神经网络等。...然而，下面是一个简短的论述，对于理解fDMA中每个函数的作用是必要的。 假设yt是预测的时间序列（因变量），让x（k）t是第k个回归模型中独立变量的列向量。例如，有10个潜在的原油价格驱动因素。...如果它们中的每一个都由一个合适的时间序列来表示，那么就可以构建2^10个可能的线性回归模型。每个变量都可以包括或不包括在一个模型中。因此，每个变量有两种选择，构成了2^10种可能性。...和图2可以看出，在市场的动荡时期，DMA迅速适应，对有更多变量的模型赋予更高的权重。...图3应与图4可以看出。虽然，相对变量的重要性可能很高，但这个变量的回归系数的预期值可能在0左右。事实上，高的相对变量重要性同时观察到MSCI、CSP和TWEXM的预期回归系数不为零。
在最近的预测趋势中可以发现各种方法。以原油价格为例，预测方法通常可以分为时间序列模型、结构模型和其他一些方法，如机器学习、神经网络等。...然而，下面是一个简短的论述，对于理解fDMA中每个函数的作用是必要的。假设yt是预测的时间序列（因变量），让x（k）t是第k个回归模型中独立变量的列向量。例如，有10个潜在的原油价格驱动因素。...如果它们中的每一个都由一个合适的时间序列来表示，那么就可以构建2^10个可能的线性回归模型。每个变量都可以包括或不包括在一个模型中。因此，每个变量有两种选择，构成了2^10种可能性。...和图2可以看出，在市场的动荡时期，DMA迅速适应，对有更多变量的模型赋予更高的权重。...图3应与图4可以看出。虽然，相对变量的重要性可能很高，但这个变量的回归系数的预期值可能在0左右。事实上，高的相对变量重要性同时观察到MSCI、CSP和TWEXM的预期回归系数不为零。
以下是我推荐的一些R语言时间序列分析的最佳实践：准备数据：确保数据按照时间顺序进行排序。检查并处理数据中的缺失值和异常值。...确定时间间隔（例如每日、每周、每月）并将数据转换为适当的时间序列对象（如xts或ts）。可视化数据：使用绘图工具（如ggplot2包）绘制时间序列的趋势图，以便直观地了解数据的整体情况。...绘制自相关图和部分自相关图以帮助确定适当的时间序列模型。拆分数据集：根据实际需求将数据集拆分为训练集和测试集。使用训练集进行模型拟合和参数估计，并使用测试集进行模型评估和预测。...模型诊断：使用模型诊断工具（如AIC、BIC、残差分析等）对拟合的时间序列模型进行评估。检查残差序列是否为白噪声，并对其进行必要的修正。...预测未来值：使用拟合好的时间序列模型对未来值进行预测。绘制预测结果的图表，并根据需要调整或改进模型。这些最佳实践可帮助您在R语言中进行时间序列分析时更加规范和有效地工作。
出于某种原因，统计学仍然经常通过列出各种场景中应用的检验来授课。例如下图所示的复杂流程图和更加具体的统计检验。 检验平均数假设的统计流程图 这会导致统计检验的混乱和误用。...这里的小幅上升趋势意味着，我们有证据表明乐透区选秀者在职业生涯中的平均分数往往更高。 当然，这一趋势分析是基于随机抽样的球员，所以如果我们收集了一个新的样本，这种上升趋势可能会消失。...通过检验，可以知道模型中的任何特征是否在统计学意义上偏离零。在这个简单的例子中只有一个特征，因而基于模型的F检验和基于乐透区特征的T检验等价，但两者在多元回归（超过1个特征）中将有所不同。...使用R中的forcats包清理位置（Pos）列的级别，这里把一些类别合并在一起，得到C，F，G作为位置 然后，我们可以绘制按位置划分的职业得分箱形图： 位置对NBA球员职业得分影响的箱形图 我们可能想知道这些组的均值是否确实不同...缩放“上场分钟数”列 这是一个比赛时间和每场得分之间的关系图，位置以颜色显示。
此外，这些数据不是在特定时间间隔内收集的，它仅与公司何时收到贷款申请相关。 ? 例2： 再举一个例子。假设你有一个数据集，其中包含每天空气中的二氧化碳水平(下面是截图)。...二、时间序列预测的方法 有许多种方法可以进行时间序列预测，我们将在这一节中对它们做简要地介绍。...简单指数平滑法：在这种方法中，更大的权重被分配给更近期的观测结果，来自遥远过去的观测值则被赋予较小的权重。 ? 6. 霍尔特（Holt）线性趋势模型：该方法考虑了数据集的趋势。...“时间序列完整教程”一文中对ARIMA， (p，q，d) 参数，ACF、 PACF图和具体实现有详细的解释。...ACF图用于识别正确的‘q’值， 差分顺序规定了对序列执行差分操作的次数，对数据进行差分操作的目的是使之保持平稳。像ADF和KPSS这样的测试可以用来确定序列是否是平稳的，并有助于识别d值。
数学上讲自相关的计算方法为: 其中N是时间序列y的长度，k是时间序列的特定的滞后。当计算r_1时，我们计算y_t和y_{t-1}之间的相关性。 y_t和y_t之间的自相关性是1，因为它们是相同的。...趋势：如果最近滞后的相关性较高并且随着滞后的增加而缓慢下降，那么我们的数据中存在一些趋势。因此，我们需要进行一些差分以使时间序列平稳。...这里可以使用statsmodels包中的plot_acf函数来绘制时间序列在不同延迟下的自相关图，这种类型的图被称为相关图: # Import packages from statsmodels.graphics.tsaplots...在值0处的滞后与1的完全相关，因为我们将时间序列与它自身的副本相关联。 总结 在这篇文章中，我们描述了什么是自相关，以及我们如何使用它来检测时间序列中的季节性和趋势。自相关还有其他用途。...例如，我们可以使用预测模型残差的自相关图来确定残差是否确实独立。如果残差的自相关不是几乎为零，那么拟合模型可能没有考虑到所有的信息，是可以改进的。 作者：Egor Howell
在本文中将探究当今敏捷项目中广泛使用的各种可视化方法，并提出用看板图（Kanban Board）来组织三种视角（时间，任务，团队），目的是使整个团队都能理解项目的当前状态，并以一种自发、有动力且互相合作的方式来工作...在迭代结束时，他们可能会根据自己在这个迭代中完成工作的能力（多少故事或故事点）来建立他们下一个迭代的能力衡量指标。这样，产品负责人与团队一起重新规划，团队就更有可能在下一次迭代中成功交付。...计算看板（未完成任务）的数目，分时间段来跟踪它们，以显示出工作的完成趋势。这里也存在不同的粒度。 总结最高层次上的项目状态。...因此后面我们将把看板图作为主要的信息辐射体，而用燃尽图和停车场图来作为辅助工具，形象的总结看板的变化趋势。...开发团队用它来作为主要的工作、跟踪和改进周期。工作日是最细粒度的时间单元，团队每天在站立会议上聚集在一起交流项目的状态和问题。 2.任务 任务被分成三种粒度。
我们将我们的方法应用于22名受试者的听觉oddball任务(AOD)中的fMRI数据，试图通过评估空间连通性是否随任务条件而变化来捕获/验证该方法。...结果 2.1空间源和稳态R图 CmICA产生40个成分，图2A是它们的聚合S和R图。源图S，如图2A中的彩色编码复合图和表1中的MNI细节所示，为阈值化以可视化以及识别最代表体素。...图2A中的FC映射R与它们的源S相对应。R图被转换为相关性，因此它们在整个大脑以及图2C中的网络间(即S) FNC矩阵的不同成分之间具有可比性。...图4 目标和fMRI成分时间序列之间的时间动态趋势 k = 4时的聚类结果如图5所示。任务引导状态的特征是形心(图5 A)，形心的出现是时间的函数(图5 B)。...这种行为还由从转移矩阵的计算的平稳概率支持，图5C(右)，在稳态概率状态4远远大于其他三个状态,表示从长远来看该系统是最有可能在状态4发现。这些结果与图5 B中的时间趋势一致。
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