Tellus Level-4 南极洲质量异常时间序列 06.1 版本 03 简介 该数据集是全球海洋平均质量变化的时间序列。...它提供了非星际或仅质量的海平面随时间的变化。...质量变化来自 JPL GRACE Mascon 海洋、冰和水文等效水高 CRI 滤波 RL061Mv03 数据集，该数据集可在 https://podaac.jpl.nasa.gov/dataset/TELLUS_GRAC-GRFO_MASCON_CRI_GRID_RL06.1...关于 Mascon 解决方案的更详细说明，包括数学推导、地球物理约束的实施以及解决方案的验证，请参见 Watkins 等人，2015 年，doi: 10.1002/2014JB011547。...质量变化以 ASCII 表格形式提供。
来自美国宾夕法尼亚大学的一项研究收集了逾12万张脑扫描——迄今最大规模的样本群——并在此基础上绘制了第一批完整的脑发育图。...这些曲线图直观体现了人类大脑如何在生命早期快速扩大，之后又随年岁增长而逐渐缩小。该研究成果2022年4月6日发表在《Nature》上，让那些苦于研究重复问题的神经科学家大为惊艳。...一些指标，如灰质体积和平均皮质厚度（灰质宽度）在个体发育早期达到最大值，而白质（位于大脑更深处）体积在30岁左右达到最大值（见“大脑变化”）。...研究团队首先系统描绘了脑主要组织（皮层体积、皮层厚度、脑白质体积、皮层下核团体积）随年龄的变化规律，进一步针对各个脑区（扣带回、额叶皮层、杏仁核、海马等）实现精细分割并绘制图谱，阐明其动态变化规律。...大脑皮层厚度在发育期的动态变化 图2.不同脑区厚度与体积随年龄变化规律 进一步，研究团队致力于构建儿童脑生长曲线，以实施“个体化脑检查”与“脑发育得分”的评估。
生产活动的季节性变化意味着经济指标随季节出现涨落。同比变化率是最为简单的消除季节性的方法，然而存在滞后性。及时有效的分析短期经济走势，需要借助一定技术手段排除季节性因素，得到环比增速数据。...季节性——分析宏观数据绕不过去的坎 宏观数据通常呈现季节性变化。寒来暑往，秋收冬藏，经济活动会随季节不同而发生周期性变化，相应的宏观数据时间序列也会随季节呈现出周期性的变动。...由于宏观经济时间序列普遍存在季节性因素，所以在分析和使用宏观经济数据时，必须对时间序列中的季节性因素进行消除，才能得到呈现经济指标变化趋势的有效信息。...采购经理人指数统计方法为通过询问样本企业采购经理人对生产、订单、库存、雇员、配送时间等看法，以上升、持平、下降分别赋予三类数值，再按各项目权重进行加总得到总体PMI。...贷款平均利率变化有限，难以反映资金的供求状况。特别是在通胀大幅变化带来真实利率明显波动的情况下，名义利率反映显著滞后。
AI科技评论按：本文作者 Jason Brownlee 为澳大利亚知名机器学习专家，对时间序列预测尤有心得。原文发布于其博客。AI科技评论编译。...3.重复次数的影响分析 之前我们生成了1000个结果数据。对于问题的研究来说可能多了，也可能不够。 该如何判断呢？ 第一个想法就是画出试验重复次数和这些试验结果均值之间的曲线图。...不过会不会还有更好的办法呢？ 4.计算标准误差 标准误差用来计算样本均值偏离总体均值的多少。它和标准差不同，标准差描述了样本观察值的平均变化量。...随着重复试验次数的增加，标准误差趋于稳定，变化较小。再次提醒大家记住，标准误差可以衡量样本均值偏离总体均值的多少。 我们也可以使用标准误差来作为均值的置信区间。...图中可以看出，随着重复次数的增加，由于标准误差的减小，95%置信区间也逐渐变窄。 放大上图后，这种趋势在20到200之间时尤其明显。 这是由上述代码生成的样本均值和误差线随试验次数变化的曲线。
下面的代码演示了如何导入数据集并据此绘制销量随时间的变化情况 # load and plot dataset from pandas import read_csv from pandas import...通过审视不同模型超参数下模型性能随迭代次数（epochs）的变化曲线，我们可以得到一些可能提升模型性能的超参数调整区间或方向。...77.593773, TestRMSE=124.404747 9) TrainRMSE=71.749335, TestRMSE=126.396615 运行结束后，在代码文件所在目录下会保存十次实验中测试集和训练集上的均方根误差随训练批次变化的曲线图...大多数的样例再次以良好（能够满足我们设置的下限）的测试结果结束。 结果汇总 从上面参数的动态调整中我们更好地理解了模型随参数的动态变化，但是我们还没有将结果做客观和严谨的比较。...如何利用模型的性能评估指标以及指标随epochs的变化曲线对模型的行为进行分析。 如何探究和解释epoches，Batch Size和神经元数量对模型的影响。
时间序列，就是按时间顺序排列的，随时间变化的数据序列。 生活中各领域各行业太多时间序列的数据了，销售额，顾客数，访问量，股价，油价，GDP，气温。。。 随机过程的特征有均值、方差、协方差等。...如果随机过程的特征随着时间变化，则此过程是非平稳的；相反，如果随机过程的特征不随时间而变化，就称此过程是平稳的。 下图所示，左边非稳定，右边稳定。 ?...可以用来对付 ‘随机过程的特征随着时间变化而非固定’ 且 ‘导致时间序列非平稳的原因是随机而非确定’ 的问题。不过，如果是从一个非平稳的时间序列开始， 首先需要做差分，直到得到一个平稳的序列。...) 从图可知：女人裙子边缘的直径做成的时间序列数据，从 1866 年到 1911 年在平均值上是不平稳的 ?...2）判断预测误差是否是平均值为零且方差为常数的正态分布 做预测误差的时间曲线图和直方图（具有正态分布曲线） 预测误差的均值是否为0 plot.ts(skirts_forecast$residuals)
summary(lg.glm)plot(x, y, main = "人口数随年份变化的logistic曲线",xlab = "年份", ylab = "人口数（千亿）") Deviance Residuals...其中ARIMA(p，d，q)称为差分自回归移动平均模型，AR是自回归，p为自回归项；MA为移动平均，q为移动平均项数，d为时间序列成为平稳时所做的差分次数。...建模过程主要包括： 第一步：自回归过程 令Yt表示t时期的GDP。...因此如果我们讲一个时间序列差分d次，变成平稳的，然后用AEMA(p，q)模型，则我们就说那个原始的时间序列是AEIMA(p，d，q)，即自回归求积移动平均时间序列。...为了检验预测误差是均值为零的正态分布，我们可以画出预测误差的直方图，并覆盖上均值为零、标准方差的正态分布的曲线图到预测误差上。
但说到底，经典的绘图只有那么几种，如饼图、散点图、曲线图。“数据可视化”中的创新手法，也只不过是从这些经典方法中衍生出来的。...趋势图 趋势图（run chart）又称为折线图，经常用于呈现时间序列。时间序列是随着时间产生的一组数据，比如上海去年每一天的气温，再比如中国最近50年的GDP。...趋势图会把相邻时间点的数据用直线连接起来，从而从视觉上体现出数据随时间变化的特征。趋势图在生活中很常见，例如股民就经常会通过类似的图来了解股价随时间的变化。...下面是中国1960-2015年GDP的趋势图： ? 在这个趋势图中很容易看到，中国的GDP随着时间快速增长。...饼图是国别和比例的二维信息，直方图体现了身高和人数的二维关系，趋势图的两个维度则是时间和GDP。散点图（scatter plot）是一种最直接的表达二维关系的绘图方式。
编者按：本文作者 Jason Brownlee 为澳大利亚知名机器学习专家，对时间序列预测尤有心得。原文发布于其博客。AI 研习社编译。文中相关链接详见文末“阅读原文”。...重复次数的影响分析 之前我们生成了1000个结果数据。对于问题的研究来说可能多了，也可能不够。 该如何判断呢？ 第一个想法就是画出试验重复次数和这些试验结果均值之间的曲线图。...不过会不会还有更好的办法呢？ 4. 计算标准误差 标准误差用来计算样本均值偏离总体均值的多少。它和标准差不同，标准差描述了样本观察值的平均变化量。...随着重复试验次数的增加，标准误差趋于稳定，变化较小。再次提醒大家记住，标准误差可以衡量样本均值偏离总体均值的多少。 我们也可以使用标准误差来作为均值的置信区间。...图中可以看出，随着重复次数的增加，由于标准误差的减小，95%置信区间也逐渐变窄。 放大上图后，这种趋势在20到200之间时尤其明显。 这是由上述代码生成的样本均值和误差线随试验次数变化的曲线。
结果分析： 1) MySQL和MongoDB数据库，峰值QPS随写比例的提高逐渐下降，Redis相反，各种业务模式的峰值QPS见上图。...3、典型业务模式，不同并发压力的数据库性能 注：横轴为并发数；左侧曲线图的纵轴为QPS，右侧曲线图的纵轴为延迟时间。...结果分析： 1) MySQL和MongoDB在100个并发时吞吐量达到峰值，平均延迟随并发度增加基本呈线性趋势； 2) MongoDB并发超过100后，QPS下降很快，跟客户端驱动的连接池默认配置100...4、TS80和TS90服务器性能对比 结果分析： 1) 典型业务压力下，MySQL和MongoDB在TS90的吞吐量是TS80的2倍，Redis变化不大； 2) 对于写入测试，MongoDB在TS90...的写入速度是TS80的1.5倍，MySQL和Redis变化不大。
图2 完整的GITT曲线图3 一个电流阶跃内电压与时间的曲线2.2 核心公式GITT求解离子扩散系数的理论基础来源于Fick定律。...由于Fick第一定律只适用于稳态扩散，即各处的扩散组元的浓度只随距离变化，而不随时间变化。...而实际锂离子在材料中的扩散既包含稳态行为又包含非稳态行为，因此只能用Fick第二定律来描述，即各处的扩散组元的浓度随距离和时间的变化而变化。...值得说明的是，在给电极施加电流的瞬间，由于存在欧姆电阻和电荷转移阻抗，电极电势会迅速升高/降低，整个过程是暂态行为；随后，随会维持施加电流恒定，电势才开始缓慢变化，因此充放电过程中的∆Et不包括iR引起的电压变化...图4 GITT曲线中放电（上）/充电（下）过程中的电流阶跃只要测试得到各个“脉冲-弛豫” 单元内的∆Es和∆Et，即可计算出整个充放电过程中锂离子扩散速率的随电位/充放电深度的变化关系，如图5所示。
基于这个思想，我们只需要依次计算每个样本点与它最近的K个样本的平均距离。再利用计算的距离与阈值进行比较，如果大于阈值，则认为是异常点。...如上图所示，一共包含16个样本点，每一个样本点都可以跟剩余的15个样本点算欧式距离，再从15个距离中找出最小的K个距离，并计算平均距离，用于衡量该样本点与其它样本的相似度。...不妨以最近的5个近邻为例，目测图中的五角星应该就是异常点，因为它到最近5个样本点的平均距离，一定超过其他点的最近5个邻居的平均距离。...为了验证我们的直觉，接下来通过构造自定义函数，计算每个点与剩余点的距离，并基于最近5个样本点算平均距离，寻找是否超过阈值的异常点（阈值的计算是《Python数据清洗--异常值识别与处理01》为中介绍的分位数法...个邻居，并计算近邻的平均距离 avg_dist_i = np.mean(np.sort(dist_i)[:K]) # 记录每一个样本点距离其他样本点的平均距离
国内生产总值（GDP）、失业率、通货膨胀以及贸易赤字等宏观经济统计数据，是经常用作宏观分析的先行指标。一段时间以来，GDP甚至成了衡量经济成败的标准。...2009年7月28日，国家统计局发布全国城镇单位在岗职工平均工资数据，各行业月平均工资都有不同程度上涨。不过，有网友却称自己的工资是“被增长”了。...随着大数据技术的成熟，“样本即总体”将成为趋势，抽样越来越不重要。 “相对于传统经济统计而言，大数据引发的变革主要表现在四个方面：更快、更准、更广、更细。”...传统的平均值指标，掩盖了地域和个体的具体发展趋势。例如，如果把失业率当成全国性问题来处理，肯定是错误的，因为随着地域、性别及教育程度变化，就业趋势会有很大差别。...“指标不一致、指标口径不一致、时间不一致、空间不一致、指标体系不一致、分类不一致、编码不一致等，如此杂乱的数据库，基本上连常规的统计整理、统计描述和分析都无法做到。”
国内生产总值(GDP)、失业率、通货膨胀以及贸易赤字等宏观经济统计数据，是经常用作宏观分析的先行指标。一段时间以来，GDP甚至成了衡量经济成败的标准。...2009年7月28日，国家统计局发布全国城镇单位在岗职工平均工资数据，各行业月平均工资都有不同程度上涨。不过，有网友却称自己的工资是“被增长”了。...随着大数据技术的成熟，“样本即总体”将成为趋势，抽样越来越不重要。 “相对于传统经济统计而言，大数据引发的变革主要表现在四个方面：更快、更准、更广、更细。”...传统的平均值指标，掩盖了地域和个体的具体发展趋势。例如，如果把失业率当成全国性问题来处理，肯定是错误的，因为随着地域、性别及教育程度变化，就业趋势会有很大差别。...“指标不一致、指标口径不一致、时间不一致、空间不一致、指标体系不一致、分类不一致、编码不一致等，如此杂乱的数据库，基本上连常规的统计整理、统计描述和分析都无法做到。”
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 一、变异系数法的概念 变异系数法是根据统计学方法计算得出系统各指标变化程度的方法，是一种客观赋权法。...根据该方法变化差异较大的指标权重较大，变化差异较小的指标权重较小，从而根据指标的统计学规律确定其重要程度。...变异系数法是一种较为客观的方法，能够客观的反应指标数据的变化信息，该方法能够比较客观的求出各指标的权重。...二、变异系数法的步骤 （1）原始数据的收集与整理 假设有n个待评价样本，p项评价指标，形成原始指标数据矩阵： X = ( x 11 . . . x 1 p ⋮ ⋱ ⋮ x n 1 ⋯ x n p )...⋱⋯x1p⋮xnp⎠⎟⎞ 其中 X i j X_{ij} Xij 表示第 i 个样本第 j 项评价指标的数值。
例如，超市中四条通道的自助结账系统成本为12.5万美元（这项费用预计会减少，且因国家而异）。一般而言，该成本少于或等于4名工资最少的员工平均每周工作40个小时的年收入。...从GDP来看，自20世纪70年代以来，制造业GDP一直稳步下降，而服务业（如零售房地产、金融、保险和科技服务）GDP显著增长，目前占GDP总量的71%。...混合法研究越来越受欢迎，它结合了定量和定性研究的优点，也是本研究使用的研究方法。本研究120个样本中，67人回答了开放式问题（53人未填写）。...STARA意识的平均得分为1.7分（1-5分量表），意味着很少有人相信机器人和自动化正在取代自己的工作岗位。定性分析中也出现了相同的结果。...该类型的研究还可考虑设计纵向调查，以便于跟踪个体“随着时间推移对技术进步理解”的变化。此外，媒体环境会引起STARA意识的增加吗？
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