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我从正态分布生成时间序列，然后尝试使用以下代码片段绘制自相关图： ts1 = normrnd(0,0.25,1,100);
autocorrelation_ts1 = xcorr(ts1); 我原以为x=0的自相关系数为1，其余的值几乎为0，但在轴位置100处，我得到的值是6。
浏览 80提问于2020-10-13得票数 1
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我有一个平稳的时间序列，我想用自回归项来拟合线性模型，以校正序列相关性，即使用公式= c1*Bt + c2*Ct + ut，其中ut = r*ut-1 + et
(ut是AR(1)项，用于校正误差项中的串行相关性
浏览 0提问于2009-12-14得票数 7
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我有一个在我手中的3个不同的时间序列，模型3不同的场景(基础，下行，向上)。这些时间序列中的每一个都依赖于一组由11个不同的属性组成的集合，这些属性采用不同时间间隔的值。输入的大部分不同特征是高度相关的。还有一个(cdf)概率函数，它定义了对于每个时间点，每个场景可能是(每个五分之一)。在我的例子中，我想<em
浏览 0提问于2018-10-12得票数 1
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我认为这个标题相当不言自明。我想计算两个时间序列之间的相互关系，以控制其他滞后的值。我找不到任何现有的R代码来做这件事，而且我对自己的统计知识(或R)没有足够的信心，无法尝试自己编写一些东西。如果有帮助的话，我更大的目标是寻找物理系统不同测量之间的滞后相关性(首先，从blazar的伽马射线测量开始，通量和光子指数)，目标是建立一个通用的线性模型来
浏览 0提问于2016-08-25得票数 0
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计算不同时间序列的相关性
、、、
我有几个时间序列，也就是我在15分钟内测量了几个信号。每个信号每秒钟采样几次，但不同信号的时间戳不相等。假设我们从年代0开始。例如，signal one具有以下内容(时间戳、值)：0.2s: 10000.3s: 855...信号二具有以下内容(时间戳、值)：0.13s: 9600.29s: 850 ...在python或Matla
浏览 4提问于2017-09-20得票数 2
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我熟悉Pandas系列corr函数来计算两个系列之间的相关性，因此示例如下：import numpy as np
B = pd.Series(np.random.randint(1,101,50))
这将计算两个序列的值中的相关性，但如果我使用的是时间序列</
浏览 0提问于2020-11-13得票数 0
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有一个可选参数" maxlag“，它将lag的范围限制在-maxlag到maxlag之间。如果您正在查看两个非常长的时间序列之间的相互关系，但只对特定时间范围内的相关性感兴趣，这是非常有用的。考虑到交叉相关的计算成本非常高，性能的提升是巨大的。
在numpy/scipy中，似乎有几个计算互相关的选项。，，。如
浏览 4提问于2015-06-06得票数 7
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我有一个时间序列数据(让我们把它表示为y)和一些特性(让我们把它表示为x)。y依赖于x，但是x通常等于0。即使如此，y也不是0，所以我们可以假设y中有一个独立于x的基本级别。此外，我们还可以观察到y的一些季节性。我需要将y分解成基本级别和x的效果。我需要一些关于方法论的提示。我搜索并找到了很多方法将时间序列数据分解成趋势、季节性和随机噪声。然而，我的情况是不同的，因为我有一个额外的功能x和我只想提取
浏览 0提问于2018-09-06得票数 2
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我试图创建一些随机的时间序列，沿着这个序列移动(或间隙)。
数据长达130年(月)，所有正数(因为我想模拟自然丰富的时间序列)。我在其他问题中读到了一些方法，例如，我尝试了使用a
浏览 3提问于2015-12-03得票数 0
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据我所知，自相关是一组数字与其自身的关联。我有一个时间序列Xt，我想计算这个时间序列与Xt-1的相关性。我在R中做过：cor(ts,ts-1)
但相关性总是1，我认为这不是正确的答案。
浏览 6提问于2013-11-26得票数 1
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a <- c(1,2,3)corr <- cor(a,b)
我有两个时间序列变量，并希望计算相关性，但它们具有不同的样本大小。为了简化我的问题，假设有两个变量a，b，我想计算a和b之间的相关性，但我只想计算前两个值。我如何在R中实现这一点？
浏览 5提问于2018-10-28得票数 1
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有什么方法可以用imputeTS来预测多个回归变量的时间序列吗？我的所有X(x1，x2，. )都是用NAs表示的一分钟级数据。xn)是不带NAs的连续变量ae。56 1 1.3 1 1 1一个完整的数据集可以找到
浏览 5提问于2020-12-04得票数 0
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超过1个时间序列的ARIMA建模
、、、、
所以我的数据是这样的Instance1..我想要一个将所有实例都考虑在内的通用模型。我找到了很多示例，告诉我如何将其应用于Instance1
但不适用于所有实例
浏览 17提问于2017-07-26得票数 0
问题:连续变量的值随时间的模型演变。算法是如何工作的？您是否有针对此模型的Python实现？
浏览 0提问于2013-02-28得票数 0
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我有一个相对较大的数组(242x240x2922)。前两个维度是纬度和经度，第三个维度是时间(每日卫星图像)。我需要提取该数组的一个子集的相关系数，该子集对应于每个(lon，lat)对的6°半径内的数据。首先，我创建了一个循环来计算每个lon，lat对的圆多边形。我知道我可以构建第二个嵌套循环，它可以计算每个项的时间序列的相关性
浏览 0提问于2018-05-22得票数 0
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考虑到随着时间的推移，有两个序列，并且在n秒钟的间隔内在序列中添加了新的数据。序列本身可能具有周期性的相似性/dis-相似性。如何实时计算序列值之间的相关性？
浏览 0提问于2018-10-26得票数 1
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我想要计算相关性。我已经计算了横截面相关性，现在我想计算这些横截面相关性的时间序列平均值。我已经给出了最小的例子。
浏览 18提问于2021-05-24得票数 0
我想写一个函数，得到一个时间序列和一个标准差作为参数，并返回一个调整后的时间序列，它看起来像一个预测。 }}
从原始时间序列中复制一份，该序列也来自于vector<tuple<da
浏览 1提问于2019-05-21得票数 9
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我有一个很大的“时间序列”数据集，如下所示：1/1/200 0我想根据之前的观察结果预测未来几天的我直观地知道这些输入变量之间存在相关性
浏览 19提问于2020-05-11得票数 0
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