Вопросы с тегами [trend]

0

голосов
0

ответ
12

Просмотры

Кто-нибудь знает название этого алгоритма или иметь лучшее представление в время тенденции

Я нашел этот алгоритм времени тренда Calculate, если тренд вверх, вниз или стабильной Но я не могу понять, что это и зачем это делать. Или есть какие-либо предложения или существующая модель для соответствующей задачи?
Lun Tsai
1

голосов
0

ответ
94

Просмотры

Missing Python Package Download Data from PyPI in 2016

Here is a plot of monthly download data from PyPI's old system pypi.python.org and new data storage on BigQuery. Total Downloads of Module Missing on PyPi mentions that, Donald Stufft (PyPI maintainer in 2016 (is Donald still in charge?)), disabled the broken PyPI's download count system. Donald also mentioned in the email that "this isn't a permanent loss of the feature and we won't lose any data". My question is that is where I can find the "missing" data from late 2015 to 2016? Is the raw data stored somewhere? update 1: another related question Why PyPi doesn't show download stats anymore? Footnote: the graph is a raw measure of user downloads but is far from accurate due to 1. PyPI data is cumulative downloads for each file, BQ data is the accurate download data. 2. non-PyPI sources are not counted, such as Anaconda, etc other ways to install packages.
Titanic
1

голосов
1

ответ
76

Просмотры

Тест Коинтеграционный с Trend

У меня есть кадр данных (DF) с двумя переменными, где, уже выяснил, что мой заказ требует 5 запаздывает, то я тестировал средний вектор разностного серии, чтобы увидеть, если мне нужно, чтобы рассмотреть (I) перехватывающие (II) не перехватывать и (III ) перехват и время тенденции. adfTest (DF [1], запаздывает = 5, тип = "C") # р-величина 0,94 adfTest (DF [1], запаздывает = 5, тип = "NC") # р-величина 0,91 adfTest (DF [ , 1], запаздывает = 5, тип = "КТ") # р-величина 0,04 adfTest (DF [2], запаздывает = 5, тип = "C") # р-величина 0,96 adfTest (DF [2], запаздывает = 5, тип = "NC") # р-величина 0,19 adfTest (DF [2], запаздывает = 5, тип = "КТ") # р-величина 0,74 (1) Из приведенных выше р-значений можно видеть, что для моей первой серии я должен использовать перехват и временной тренд, но это не относится к моей второй серии. Является ли это проблемой? (Когда я затем используется ок
PMc
1

голосов
1

ответ
67

Просмотры

Вычислить тенденцию в большой растровой стеке в R

Я хочу, чтобы вычислить тренд стека растрового в R, используя данные ежедневно в течение 50 лет для всей Европы. время
Maria Karypidou
1

голосов
1

ответ
647

Просмотры

Как я могу использовать (2007) функции Trend в Excel в Access?

Есть быстрый способ использовать функцию Trend Excel в Access? В частности, я хочу использовать значение, которые у меня есть в базе данных Access проецировать значения за 24 месяцев. Я также хочу, чтобы обновить базу данных / таблицу со значениями, которые были вычислены в новом столбце. Я нуб.
makeworldbetter
1

голосов
1

ответ
1.1k

Просмотры

Как проверить, если тренд стохастический или детерминированный в R

У меня есть некоторые трудности, пытаясь понять, если мои данные имеют стохастический или детерминированный тренд. Как я понимаю, в РИ должны использовать adf.test, но как я должен interpretate результаты? Если adf.test принимает нулевую гипотезу, так что означает, что есть единичный корень. Позже я использую функцию диф () и проверить adf.test результаты снова. Если после внесения различий adf.test отвергает нулевую гипотезу Означает ли это, что мои данные имеет стохастический тренд? Любая помощь будет очень полезно, спасибо!
Engi
1

голосов
1

ответ
1.3k

Просмотры

Как добавить линию тренда, чтобы построить для каждого человека без использования цикла в базе R?

Я адаптировал некоторые очень хороший код (см ниже - спасибо @ Бен-Bolker), чтобы создать сюжет (см ниже), используя mapply так, что я не должен использовать цикл. Я хотел бы добавить линию тренда для каждого человека к существующему сюжету, используя подобную технику. Какие-либо предложения? Аналогично следующему участка (код ниже): ## данных образца ## WW_Wing_SI
Keith W. Larson
1

голосов
1

ответ
1.1k

Просмотры

Кокс модели риска и тест на тенденции

Если у меня есть Кокса модель пропорциональных рисков с как предсказатель случае категорического переменной (и других ковариат, таких как возраст и т.д.), скажем, например, категориальная переменная Я интересует размер опухоли, которая может быть 0-10, 10- 20, 20-30, например, и я вижу, существует тенденция к более высокой ЧСС смерти с увеличением размера опухоли, как можно вычислить по г и получить ар?
1

голосов
2

ответ
457

Просмотры

Calculate the trend for 2000-rows time series and isolate the abnormal rows

У меня есть R dataframe, который описывает эволюцию продаж продукта в ках. 2000 магазинов в ежеквартальной основе, с 5 столбцов (т.е.. 5 периодов времени). Я хотел бы знать, как анализировать его с R. Я уже пытался сделать некоторый основной анализ, то есть для определения среднего объема продаж за 1-й период второго периода, и т.д., а затем определить среднее значение для каждый период, а затем сравнить эволюцию каждого магазина относительно этой общей эволюции. Например, есть в общей сложности 50 000 продаж за 1-й период и 35 000 на 5, поэтому я полагаю, что для каждого магазина нормальной продажи в 5-м периода должна быть 35/55 = 0,63 * количество 1 период продажи: если магазин X продал 100 единиц в первый период, я полагаю, что он обычно должен продать 63 пунктов в 5-м периоде. Очевидно, что это легко обеспеченные методы, но это не является статистически актуальным. Я хотел бы метод, который позволил бы мне определить тренд бордюр, который miminizes мой R-квадрат. Моя цель состоит в том, чтобы иметь возможность анализировать продажи магазинов по нейтрализации общей тенденции: Я хотел бы точно знать, какие неэффективные магазины и какие overperforming магазинов, с статистически правильным подходом. Мой dataframe структурирована следующим образом: shopID | сумма | QT1 | qt2 | qt3 | qt4 | qt5 000001 | 150 | 45 | 15 | 40 | 25 | 25 000002 | 100 | 20 | 20 | 20 | 20 | 20 000003 | 500 | 200 | 0 | 100 | 100 | 100 ... (2200 строк), я пытался поставить свою timeserie в списке, который является успешным, со следующим functon: reversesales = т (data.frame (продажи $ QT1, продажа $ qt2, продажа $ qt3, продажа $ qt4,
user2828539
1

голосов
1

ответ
480

Просмотры

Рассчитать перемещение геометрического среднего по станции отбора проб воды

Мне нужно, чтобы вычислить скользящее среднее геометрическое на фекальных колиформных с течением времени (при каждом значении я хочу GEOMEAN этого значения и предыдущие 29 значений), на отдельных станциях отбора проб. При загрузке данных из базы данных заголовков столбцов: Станция SampleDate FecalColiform В зависимости от района произрастания есть несколько до более десятки станций. Я пытался адаптировать код, который я нашел на ЗДЕСЬ: #FILE: Фекальные Фекальные% компоновки (SampleDate)%>% мутировать (logres = log10 (ResultValue))%>% мутировать (МГМ = статистика :: фильтр (logres, респ ( 1/24, 24), стороны = 1)) Это работает, но проблема в том, что я не хочу, полученные значения журнала. Я хочу только регулярную GEOMEAN, так что я могу построить его и каждый может легко понять ценности. Я пытался как-то стащить geometric.mean функции из пакета там психологически я не мог сделать эту работу. Есть ресурсы для расчета скользящего среднего и код для вычисления среднего геометрического и я пытался объединить несколько из них. Я не могу найти пример для перемещения среднего геометрического. В конце концов я хотел бы построить график всех geomeans от станции аналогично, например, в приведенной выше ссылке. > Dput (ByStationRGMData [1:10,]) структура (список (станция = с (114L, 114L, 114L, 114L, 114L, 114L, 114L, 114L, 114L, 114L), Классификация = структура (с (3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L), .Label = с ( "Approved", "условно утвержденных", "Запрещено"), класс = "фактор"), SampleDate = с (19890103L, 19890103L , 19890209L, 19890316L, 19890413L, 19890511L, 19890615L, 19890713L, 19890817L, 19890914L), SWTemp = с (NA, NA, 5л, 8L, Н.А., 13L, 15L, 18L, Н.А., 18L), соленость = с (НС, Н.А. , 22L, 18L, Н.А.,
Lindsey Hamilton
1

голосов
1

ответ
1.4k

Просмотры

Detrend или фильтр пилообразного сигнала (Python)

Я пытался удалить тренд (пилообразного) сигнала, используя фильтр filfilt без хороших результатов. Здесь данные core_3 = pd.read_csv (filename_3, Сентябрь = ";", заголовок = 0, index_col = 0, parse_dates = True, имена = 'дата', 'Темп'], infer_datetime_format = True, dayfirst = True) core_7 = pd.read_csv (filename_7, сентябрь = ";", заголовок = 0, index_col = 0, = parse_dates Правда, имена = [ 'дата', 'темп'], infer_datetime_format = Правда, dayfirst = True) Когда я применил фильтр Баттерворта b3, а3 = sg.butter (1, 0,045) у3 = sg.filtfilt (б3, а3, core_3.temp) B7, а7 = sg.butter (1, 0.030) Y7 = sg.filtfilt (b7, а7, core_7. темп) результат Как вы можете видеть на 3 ТГц сигнала существует sawtoohth тренда. В 21:45 сигнале есть возмущение (Я хочу изучить это возмущение). Это возмущение отчетливо наблюдается на 7 ТГц. В 3 ТГц наблюдалось прерывание пилообразной. Таким образом, мне нужно detrend или фильтровать этот сигнал. Я попытался с помощью filtfilt фильтр, но я не знаю, если это более удобно использовать scipy.detrend.
nandhos
1

голосов
1

ответ
71

Просмотры

Trend calculation in netlogo

Я хотел бы Calcul тенденции из списка в NetLogo. Прежде чем искать интегральное вычисление. Есть ли хитрый способ сделать это? Если нет, то, как указано в списке рассылки NetLogo, я взял посмотреть на NetLogo-R-RNetlogo и расширением, но я хотел бы, чтобы быть уверенным. Любые идеи и предложения приветствуются. :-) Например: каждый из моих агентов имеет память одного индикатора в виде списка из п элементов. Я хотел бы знать, с числовым индикаторе, если это увеличение или уменьшение списка ... Память управлять, как управлять-памяти ;; Процедура охотников пусть _lgh-MEM длина MEM-охотился-волков IfElse _lgh-MEM <MEM-размер [набор MEM-охотился волки lput тика-охотились волки MEM-охотились волки установить MEM-охотился-овец lput тик-охоту-овца MEM-охотился-овец] [;; Волки установить MEM-охотились волки lput клещевым охотились-волки MEM-охотились волки установить MEM-охотился волками удалить элемент-0 MEM-охотилась-волк устанавливают наклонную-MEM-волки Расчитать-MEM склон MEM-охотились волки; ; Расчитать откос от убитого списка волков ;; множество овец MEM-охота-овцы lput тик-охота-овцы набор MEM-охота-овцы MEM-охота-овцы удалить-элемент 0 MEM-охота-овцы установить наклон-MEM-овцы Расчитать-MEM склон MEM-охота-овцы; ; Расчитать склон из списка убиты волков] конца Где ает размер находится в GUI. Моя цель была бы различать список А, как [5 6 7 8 4 5] в список B в виде [5 5 5 5 5 5]. Чем больше я думал об этом, тем более цельным, как представляется, решение. Но я бы не использовать «большой R» для одного некоторых целых ... Расчитать откос от убитого списка волков ;; множество овец MEM-охота-овцы lput тик-охота-овцы набор MEM-охота-овцы MEM-охота-овцы удалить-элемент 0 MEM-охота-овцы установить наклон-MEM-овцы Расчитать-MEM склон MEM-охота-овцы; ; Расчитать склон из списка убиты волков] конца Где ает размер находится в GUI. Моя цель была бы различать список А, как [5 6 7 8 4 5] в список B в виде [5 5 5 5 5 5]. Чем больше я думал об этом, тем более цельным, как представляется, решение. Но я бы не использовать «большой R» для одного некоторых целых ... Расчитать откос от убитого списка волков ;; множество овец MEM-охота-овцы lput тик-охота-овцы набор MEM-охота-овцы MEM-охота-овцы удалить-элемент 0 MEM-охота-овцы установить наклон-MEM-овцы Расчитать-MEM склон MEM-охота-овцы; ; Расчитать склон из списка убиты волков] конца Где ает размер находится в GUI. Моя цель была бы различать список А, как [5 6 7 8 4 5] в список B в виде [5 5 5 5 5 5]. Чем больше я думал об этом, тем более цельным, как представляется, решение. Но я бы не использовать «большой R» для одного некоторых целых ... Моя цель была бы различать список А, как [5 6 7 8 4 5] в список B в виде [5 5 5 5 5 5]. Чем больше я думал об этом, тем более цельным, как представляется, решение. Но я бы не использовать «большой R» для одного некоторых целых ... Моя цель была бы различать список А, как [5 6 7 8 4 5] в список B в виде [5 5 5 5 5 5]. Чем больше я думал об этом, тем более цельным, как представляется, решение. Но я бы не использовать «большой R» для одного некоторых целых ...
delaye
1

голосов
1

ответ
46

Просмотры

Как вычислить тренд, используя AWK?

У меня есть временные ряды данных о температуре, как: ifile.txt 1921 25 1922 25,1 1923 23,4 1924 24,2 1925 24,4 1926 25,1 1927 23,6 1928 25,2 1929 23,9 1930 25,6 я хотел бы вычислить тенденцию за период 1923-1929 гг. Мой алгоритм, чтобы сделать это: Установить выше точки к линии, такие как Y = MX + с; где т тенденция я смог найти тенденцию к все время, но я не могу в состоянии изменить мой сценарий при выборе в течение определенного периода. Не могли бы вы проверить мой сценарий? AWK «/ +1923 /, / 1 929 / {если (NR == FNR) х [NR] = $ 1; у [NR] = $ 2; SX + = х [NR]; SY + = у [NR]; Sxx + = х [NR] * х [NR]; SXY + = х [NR] * у [NR];} END {Det = NR * Sxx - * SX SX; Тенденция = (NR * SXY - * SX SY) / Det; печать тренда;}»ifile.txt Это не печатает правильное значение. Правильное значение 0,0679
Kay
1

голосов
2

ответ
292

Просмотры

Значение Значение тенденций климатических данных с использованием CDO

Я проведение анализа тенденций по некоторым параметрам, как LAI, NDVI и т.д. Я использую оператор CDO-тренда для того же. Но CDO не дает значение значимости. Есть ли другой оператор в CDO или способ получить направление любой переменной наряду со значением значимости?
David Thomson
1

голосов
2

ответ
1.3k

Просмотры

Как получить суточную тенденцию с Twitter?

Я хотел бы спросить, если кто-нибудь знает, как извлечь из «имя» и «запрос» и, возможно, сохранить его в ArrayList. Исходный файл: https://api.twitter.com/1/trends/daily.json
weikang
1

голосов
1

ответ
1.2k

Просмотры

How to calculate and plot multiple linear trends for a time series?

Монтаж линейного тренда к набору данных прямо вперед. Но как я могу соответствовать несколько линий тренда в один временной ряд? Я определяю вверх и вниз тенденции, как цены выше или ниже экспоненциальной скользящей средней. Когда цена находится выше ЕМ мне нужно, чтобы соответствовать положительной тенденции и когда тренд оказывается негативной новая отрицательная линия тренда и так далее. В моем коде ниже market_data [ «Сигнал»] в моей панд dataframe говорит мне, если тренд вверх или вниз +1 -1. Я предполагаю, что мне нужно какое-то цикл, но я не могу работать, логика ... импорт панд как П.Д. импорта pandas_datareader.data в качестве веб-импорта DateTime, как дт импорта NumPy как нп импорта matplotlib.pyplot как рх импорт matplotlib.patches а mpatches импортировать matplotlib.dates, как mdates #Colecting рынок данных = '^ DJI' конца = dt.datetime (2016, 12, 31) Start = dt.date (end.year-10, end.month, конечный. день) market_data = web.DataReader (рынок, 'Yahoo', начало, конец) #Calculating EMA и разница market_data [ 'ЕМА'] = market_data [ 'Close']. EWM (200) .mean () market_data [ 'diff_pc' ] = (market_data [ 'Close'] / market_data [ 'ЕМА']) - 1 #Defining бык / медведь сигнал TH = 0 market_data [ 'Сигнал'] = np.where (market_data [ 'diff_pc']> TH, 1, 0) market_data [ 'Сигнал'] = np.where (market_data [ 'diff_pc'] <-м, -1, market_data [ 'Сигнал']) для того, чтобы соответствовать линии тренда я WAN использовать Numpy polyfit х = np.array ( mdates.date2num (market_data.index.to_pydatetime ())) подходят = np.polyfit (х, market_data [ «Close»], 1) в идеале я хотел бы только сюжет тенденции, где сигнал последние более чем п периодов. Результат должен выглядеть следующим образом: Yahoo», начало, конец) #Calculating EMA и разность market_data [ 'ЕМА'] = market_data [ 'Закрыть']. ТМВ (200) .mean () market_data [ 'diff_pc'] = ([market_data 'Close'] / market_data [ 'ЕМА']) - 1 #Defining быка / медведь сигнала TH = 0 market_data [ 'сигнал'] = np.where (market_data [ 'diff_pc']> TH, 1, 0) market_data [ 'сигнал'] = пр. где (market_data [ 'diff_pc'] <-м, -1, market_data [ 'Сигнал']) для того, чтобы соответствовать линии тренда я бледный, чтобы использовать Numpy polyfit х = np.array (mdates.date2num (market_data.index.to_pydatetime () )) подходят = np.polyfit (х, market_data [ «Close»], 1) в идеале я хотел бы только сюжет тенденции, где сигнал последние более чем п периодов. Результат должен выглядеть следующим образом: Yahoo», начало, конец) #Calculating EMA и разность market_data [ 'ЕМА'] = market_data [ 'Закрыть']. ТМВ (200) .mean () market_data [ 'diff_pc'] = ([market_data 'Close'] / market_data [ 'ЕМА']) - 1 #Defining быка / медведь сигнала TH = 0 market_data [ 'сигнал'] = np.where (market_data [ 'diff_pc']> TH, 1, 0) market_data [ 'сигнал'] = пр. где (market_data [ 'diff_pc'] <-м, -1, market_data [ 'Сигнал']) для того, чтобы соответствовать линии тренда я бледный, чтобы использовать Numpy polyfit х = np.array (mdates.date2num (market_data.index.to_pydatetime () )) подходят = np.polyfit (х, market_data [ «Close»], 1) в идеале я хотел бы только сюжет тенденции, где сигнал последние более чем п периодов. Результат должен выглядеть следующим образом: .] = Market_data [ 'Закрыть'] EWM (200) .mean () market_data [ 'diff_pc'] = (market_data [ 'Закрыть'] / market_data [ 'ЕМА']) - 1 #Defining быка / медведь сигнала TH = 0 market_data [ 'Сигнал'] = np.where (market_data [ 'diff_pc']> TH, 1, 0) market_data [ 'Сигнал'] = np.where (market_data [ 'diff_pc'] <-м, -1, market_data [ 'Сигнал']) для того, чтобы соответствовать линии тренда я Вана использовать Numpy polyfit х = np.array (mdates.date2num (market_data.index.to_pydatetime ())) подходят = np.polyfit (х, market_data [ 'Закрыть'], 1) в идеале я хотел бы только сюжет тенденции, где сигнал последние более чем п периодов. Результат должен выглядеть следующим образом: .] = Market_data [ 'Закрыть'] EWM (200) .mean () market_data [ 'diff_pc'] = (market_data [ 'Закрыть'] / market_data [ 'ЕМА']) - 1 #Defining быка / медведь сигнала TH = 0 market_data [ 'Сигнал'] = np.where (market_data [ 'diff_pc']> TH, 1, 0) market_data [ 'Сигнал'] = np.where (market_data [ 'diff_pc'] <-м, -1, market_data [ 'Сигнал']) для того, чтобы соответствовать линии тренда я Вана использовать Numpy polyfit х = np.array (mdates.date2num (market_data.index.to_pydatetime ())) подходят = np.polyfit (х, market_data [ 'Закрыть'], 1) в идеале я хотел бы только сюжет тенденции, где сигнал последние более чем п периодов. Результат должен выглядеть следующим образом: ]) - 1 #Defining быка / медведь сигнала TH = 0 market_data [ 'Сигнал'] = np.where (market_data [ 'diff_pc']> TH, 1, 0) market_data [ 'Сигнал'] = np.where (market_data [ 'diff_pc'] <-м, -1, market_data [ 'Сигнал']) для того, чтобы соответствовать линии тренда я WAN использовать Numpy polyfit х = np.array (mdates.date2num (market_data.index.to_pydatetime ())) = подходит np.polyfit (х, market_data [ «Close»], 1) в идеале я хотел бы только сюжет тенденции, где сигнал последние более чем п периодов. Результат должен выглядеть следующим образом: ]) - 1 #Defining быка / медведь сигнала TH = 0 market_data [ 'Сигнал'] = np.where (market_data [ 'diff_pc']> TH, 1, 0) market_data [ 'Сигнал'] = np.where (market_data [ 'diff_pc'] <-м, -1, market_data [ 'Сигнал']) для того, чтобы соответствовать линии тренда я WAN использовать Numpy polyfit х = np.array (mdates.date2num (market_data.index.to_pydatetime ())) = подходит np.polyfit (х, market_data [ «Close»], 1) в идеале я хотел бы только сюжет тенденции, где сигнал последние более чем п периодов. Результат должен выглядеть следующим образом: to_pydatetime ())) подходят = np.polyfit (х, market_data [ «Close»], 1) В идеале я хотел бы только сюжет тенденции, где сигнал последние более чем п периодов. Результат должен выглядеть следующим образом: to_pydatetime ())) подходят = np.polyfit (х, market_data [ «Close»], 1) В идеале я хотел бы только сюжет тенденции, где сигнал последние более чем п периодов. Результат должен выглядеть следующим образом:
cJc
1

голосов
2

ответ
3.5k

Просмотры

Анализ временных рядов с сезонностью. Любая такая статистическая / машина библиотека обучения Java доступны? [закрыто]

Мне нужна модель прогнозирования, которая будет использовать временные ряды, а также сезонность. Пример, прогнозирующие Feb 2013, я буду использовать данные Jan 2013 и данные февраля 2012. Я пытался оценить TripleExponentialSmoothing и SVM (как и в библиотеке прогнозирования ВЕКА). Тем не менее, с ограниченной статистической доблестью, я не уверен, что (и, вероятно, как) использовать. Мне нужно это, как часть приложения Enterprise Java. Если кто-то может мне точку в какой-то Java библиотеки, которые я мог бы использовать здесь, будет высоко оценен. Обратиться в срочной помощи! Благодарю.
sutanu dalui
5

голосов
2

ответ
1.1k

Просмотры

Горячая экстракция темы из твиттера

Я строй сайта поиска и показывать самые горячие темы curretly на Twitter для моего окончательного проекта. Кто-нибудь знает, как извлечь темы из огромного количества твитов на прошлой неделе, или в один день? Я также интересно, как показать тем, как облако тегов на http://tweet3d.com/ и показывают тенденцию к каждой теме, как http://trendistic.indextank.com/. Мне очень нужна ваша помощь, так как это финальные сборы проекта в конце этого месяца. Мой партнер просит меня использовать Flash Builder, я также научиться использовать. Спасибо, парни. Дополнительная информация (11/20/2011): после того, как я делаю поиск на Google, я прихожу к этой статье: сравнение Twitter и традиционные средства массовой информации, используя в теме модели, вы можете получить к нему доступ по этой ссылке: бумага, но я не могу понять модель с момента мне не хватает связанный с фоном.
Lenny
6

голосов
2

ответ
5.5k

Просмотры

Calculating length of 95%-CI using dplyr

Последний раз, когда я спросил, как это можно было рассчитать средний балл за измерение раз (неделю) для переменной (procras), которая была измерена повторно для нескольких респондентов. Так что мой (упрощенный) набор данных в длинном формате выглядит, например, как показано в следующем (здесь двух студентов, и 5 временных точек, без группировки переменных): studentID неделю procras 1 0 1,4 1 6 1,2 1 16 1,6 1 28 NA 1 40 3,8 2 0 1,4 2 6 1,8 2 16 2,0 2 2,5 28 2 40 2.8 Использование dplyr Я хотел бы получить средний балл на измерение случаю mean_data% реферирования (procras = среднее (procras, na.rm = TRUE)) Глядя, как этого, например: Источник: локальные данные кадр [5 х 2] ОКК procras (ДВМ) (ДВМ) 1 0 2 6 1,993141 2,124020 3 16 2. 251548 4 28 2,469658-40 2,617903 С ggplot2 теперь я мог построить среднее изменение с течением времени, и легко регулировать group_data () из dplyr я мог бы также получить средства за подгруппы (например, средний балл за раз для мужчин и женщин ). Теперь я хотел бы добавить столбец в mean_data таблицы, которая включает в себя длину для 95% Циса вокруг среднего балла за раз. http://www.cookbook-r.com/Graphs/Plotting_means_and_error_bars_(ggplot2)/ объясняет, как получить и сюжет КЕ, но этот подход, кажется, становится проблематичным, так как в ближайшее время, как я хотел бы сделать это для любой подгруппы, не так ли? Так есть ли способ, чтобы dplyr также включать CI (в зависимости от размера группы и т.п.). Автоматически в mean_data? После этого она должна быть достаточно легко строить новые значения, КИ в графы, я надеюсь. Спасибо. 469658 5 40 2,617903 С ggplot2 теперь я мог построить среднее изменение с течением времени, и легко регулировать group_data () из dplyr я мог бы также получить средства за подгруппы (например, средний балл по случаю для мужчин и женщин). Теперь я хотел бы добавить столбец в mean_data таблицы, которая включает в себя длину для 95% Циса вокруг среднего балла за раз. http://www.cookbook-r.com/Graphs/Plotting_means_and_error_bars_(ggplot2)/ объясняет, как получить и сюжет КЕ, но этот подход, кажется, становится проблематичным, так как в ближайшее время, как я хотел бы сделать это для любой подгруппы, не так ли? Так есть ли способ, чтобы dplyr также включать CI (в зависимости от размера группы и т.п.). Автоматически в mean_data? После этого она должна быть достаточно легко строить новые значения, КИ в графы, я надеюсь. Спасибо. 469658 5 40 2,617903 С ggplot2 теперь я мог построить среднее изменение с течением времени, и легко регулировать group_data () из dplyr я мог бы также получить средства за подгруппы (например, средний балл по случаю для мужчин и женщин). Теперь я хотел бы добавить столбец в mean_data таблицы, которая включает в себя длину для 95% Циса вокруг среднего балла за раз. http://www.cookbook-r.com/Graphs/Plotting_means_and_error_bars_(ggplot2)/ объясняет, как получить и сюжет КЕ, но этот подход, кажется, становится проблематичным, так как в ближайшее время, как я хотел бы сделать это для любой подгруппы, не так ли? Так есть ли способ, чтобы dplyr также включать CI (в зависимости от размера группы и т.п.). Автоматически в mean_data? После этого она должна быть достаточно легко строить новые значения, КИ в графы, я надеюсь. Спасибо. 617903 С ggplot2 теперь я мог построить среднее изменение с течением времени, и легко регулировать group_data () из dplyr я также мог бы получить средства за подгруппы (например, средний балл за раз для мужчин и женщин). Теперь я хотел бы добавить столбец в mean_data таблицы, которая включает в себя длину для 95% Циса вокруг среднего балла за раз. http://www.cookbook-r.com/Graphs/Plotting_means_and_error_bars_(ggplot2)/ объясняет, как получить и сюжет КЕ, но этот подход, кажется, становится проблематичным, так как в ближайшее время, как я хотел бы сделать это для любой подгруппы, не так ли? Так есть ли способ, чтобы dplyr также включать CI (в зависимости от размера группы и т.п.). Автоматически в mean_data? После этого она должна быть достаточно легко строить новые значения, КИ в графы, я надеюсь. Спасибо. 617903 С ggplot2 теперь я мог построить среднее изменение с течением времени, и легко регулировать group_data () из dplyr я также мог бы получить средства за подгруппы (например, средний балл за раз для мужчин и женщин). Теперь я хотел бы добавить столбец в mean_data таблицы, которая включает в себя длину для 95% Циса вокруг среднего балла за раз. http://www.cookbook-r.com/Graphs/Plotting_means_and_error_bars_(ggplot2)/ объясняет, как получить и сюжет КЕ, но этот подход, кажется, становится проблематичным, так как в ближайшее время, как я хотел бы сделать это для любой подгруппы, не так ли? Так есть ли способ, чтобы dplyr также включать CI (в зависимости от размера группы и т.п.). Автоматически в mean_data? После этого она должна быть достаточно легко строить новые значения, КИ в графы, я надеюсь. Спасибо. и легко регулировать group_data () из dplyr я мог бы также получить средства за подгруппах (например, средний балл по случаю для мужчин и женщин). Теперь я хотел бы добавить столбец в mean_data таблицы, которая включает в себя длину для 95% Циса вокруг среднего балла за раз. http://www.cookbook-r.com/Graphs/Plotting_means_and_error_bars_(ggplot2)/ объясняет, как получить и сюжет КЕ, но этот подход, кажется, становится проблематичным, так как в ближайшее время, как я хотел бы сделать это для любой подгруппы, не так ли? Так есть ли способ, чтобы dplyr также включать CI (в зависимости от размера группы и т.п.). Автоматически в mean_data? После этого она должна быть достаточно легко строить новые значения, КИ в графы, я надеюсь. Спасибо. и легко регулировать group_data () из dplyr я мог бы также получить средства за подгруппах (например, средний балл по случаю для мужчин и женщин). Теперь я хотел бы добавить столбец в mean_data таблицы, которая включает в себя длину для 95% Циса вокруг среднего балла за раз. http://www.cookbook-r.com/Graphs/Plotting_means_and_error_bars_(ggplot2)/ объясняет, как получить и сюжет КЕ, но этот подход, кажется, становится проблематичным, так как в ближайшее время, как я хотел бы сделать это для любой подгруппы, не так ли? Так есть ли способ, чтобы dplyr также включать CI (в зависимости от размера группы и т.п.). Автоматически в mean_data? После этого она должна быть достаточно легко строить новые значения, КИ в графы, я надеюсь. Спасибо. Теперь я хотел бы добавить столбец в mean_data таблицы, которая включает в себя длину для 95% Циса вокруг среднего балла за раз. http://www.cookbook-r.com/Graphs/Plotting_means_and_error_bars_(ggplot2)/ объясняет, как получить и сюжет КЕ, но этот подход, кажется, становится проблематичным, так как в ближайшее время, как я хотел бы сделать это для любой подгруппы, не так ли? Так есть ли способ, чтобы dplyr также включать CI (в зависимости от размера группы и т.п.). Автоматически в mean_data? После этого она должна быть достаточно легко строить новые значения, КИ в графы, я надеюсь. Спасибо. Теперь я хотел бы добавить столбец в mean_data таблицы, которая включает в себя длину для 95% Циса вокруг среднего балла за раз. http://www.cookbook-r.com/Graphs/Plotting_means_and_error_bars_(ggplot2)/ объясняет, как получить и сюжет КЕ, но этот подход, кажется, становится проблематичным, так как в ближайшее время, как я хотел бы сделать это для любой подгруппы, не так ли? Так есть ли способ, чтобы dplyr также включать CI (в зависимости от размера группы и т.п.). Автоматически в mean_data? После этого она должна быть достаточно легко строить новые значения, КИ в графы, я надеюсь. Спасибо. право? Так есть ли способ, чтобы dplyr также включать CI (в зависимости от размера группы и т.п.). Автоматически в mean_data? После этого она должна быть достаточно легко строить новые значения, КИ в графы, я надеюсь. Спасибо. право? Так есть ли способ, чтобы dplyr также включать CI (в зависимости от размера группы и т.п.). Автоматически в mean_data? После этого она должна быть достаточно легко строить новые значения, КИ в графы, я надеюсь. Спасибо.
user107345
1

голосов
2

ответ
4.3k

Просмотры

How to determine trend of time-series of values in R

Я ищу помощь написав функцию, которая может идентифицировать тренд ( «положительный / отрицательный / смешанный», см определение ниже) в значении для данного клиента в наборе данных. У меня есть следующие данные о транзакциях; все клиенты имеют между 3-13 сделок каждый. CUSTOMER_ID продажи transaction_num Джош 1 $ 35 Джош 2 $ 50 Джош 3 $ 65 Рэх 1 $ 65 Лучи 2 $ 52 Лучи 3 $ 49 Рэх 4 $ 15 Эрик 1 $ 10 Эрик 2 $ 13 Эрик 3 $ 9 Я хотел бы написать функцию в R, заполняющую новый dataframe следующий CUSTOMER_ID Sales_Slope Джош Положительный Отрицательный Ray Эрик Mixed где: Джош» s наклон положителен, потому что все его затраты торговых транзакций продолжает расти с каждым дополнительным пунктом торгового крутизна Рэя является отрицательным, потому что все его операционные издержки продаж продолжают снижаться с каждым дополнительным пунктом торгового крутизна Эрика перемешивается, потому что все его затраты продаж сделки fluctate ... без четкой тенденции ... Я попытался достаточно широко, чтобы сделать это сам, но я застрял .. вот некоторые псевдо-код, который я был в состоянии собрать счетчик = макс (transaction_num), а счетчик> = 0, если продажи при максимальном transaction_num больше, чем продажи на макс transaction_num - 1), то счетчик = счетчик - 1; еще «не положительный наклон тренда» s наклон отрицателен, так как все его операционные издержки продаж продолжают снижаться с каждым дополнительным пунктом торговой крутизна Эрики перемешана, потому что все его затраты по сделке продажи fluctate ... без четкой тенденции ... Я попытался достаточно широко, чтобы сделать это самому но я застрял .. вот некоторые псевдо-код, который я был в состоянии собрать счетчик = макс (transaction_num), а счетчик> = 0, если объем продаж при макс transaction_num больше, чем продаж при макс transaction_num - 1), то счетчик = счетчик - 1 ; еще «не положительный наклон тренда» s наклон отрицателен, так как все его операционные издержки продаж продолжают снижаться с каждым дополнительным пунктом торговой крутизна Эрики перемешана, потому что все его затраты по сделке продажи fluctate ... без четкой тенденции ... Я попытался достаточно широко, чтобы сделать это самому но я застрял .. вот некоторые псевдо-код, который я был в состоянии собрать счетчик = макс (transaction_num), а счетчик> = 0, если объем продаж при макс transaction_num больше, чем продаж при макс transaction_num - 1), то счетчик = счетчик - 1 ; еще «не положительный наклон тренда» вот некоторые псевдо-код, который я был в состоянии собрать счетчик = макс (transaction_num), а счетчик> = 0, если объем продаж при макс transaction_num больше, чем продажи на макс transaction_num - 1), то счетчик = счетчик - 1; еще «не положительный наклон тренда» вот некоторые псевдо-код, который я был в состоянии собрать счетчик = макс (transaction_num), а счетчик> = 0, если объем продаж при макс transaction_num больше, чем продажи на макс transaction_num - 1), то счетчик = счетчик - 1; еще «не положительный наклон тренда»
blast00
2

голосов
0

ответ
856

Просмотры

R обнаруживать увеличение / уменьшение тенденции временных рядов

У меня есть много временных рядов, с периодом: день, неделю или месяц. С функцией СТЛ () можно увидеть, как тенденция особенно timeserie выглядит. Мне нужно, чтобы обнаружить, если тенденция timeserie увеличивается или уменьшается. Как я могу управлять этим? Или, может быть, кто-то может предложить другой алгоритм для определения тренда? Спасибо!
Marta
3

голосов
3

ответ
654

Просмотры

выбрать диапазон, когда значение выше, чем в предыдущем значении

Как получить все записи, в которых значение больше, чем предыдущее значение. Например, первый диапазон в таблице ниже, начинаются ID 1 и заканчивается идентификатором 6, в следующий диапазон составляет от 7 до 10, и т.д. ... ID Open 1 1,30077 2 1,30088 3 1,30115 4 1,30132 1,30135 5 6 7 1,30144 1,30132 1,30137 8 9 1,30152 10 1,30158 11 1,30149 12 ...
user1974442
2

голосов
1

ответ
1.5k

Просмотры

Как найти WOEID (где на земле ИД) страны

Я пытаюсь проверить Twitter API и найти тенденции в стране. Как я могу найти WOEID (где на земле Identifier) ​​для конкретной страны? Я попытался, глядя на Google, но не смогли найти список. Если есть какая-либо программа в Python, которая обеспечивает WOEID, что это хорошо, как хорошо.
TJ1
4

голосов
6

ответ
10.4k

Просмотры

Как проверить, если последовательность чисел имеет увеличение / уменьшение тенденции в C ++

Какой самый лучший способ проверить, если последовательность чисел имеет увеличение или уменьшение тенденции? Я знаю, что я мог выбрать первое и последнее значение последовательности, а также проверить их разницу, но я хотел бы несколько более надежную проверку. Это означает, что я хочу быть в состоянии терпеть меньшинство возрастающих значений в основном убывающей последовательности, и наоборот. Более конкретно, числа хранятся как вектор mySequence; Несколько более подробно о числовых последовательностей, что я имею дело с: Все числа в последовательности имеют одинаковый порядок величины. Это означает, что не может появиться никакая последовательность, как следующее: [45 38 320 22 12 6]. По нисходящему тренду я имею в виду, что большинство или все числа в последовательности меньше, чем предыдущий. (Противоположная применяется для восходящего тренда). Как следствие,
INElutTabile
2

голосов
4

ответ
1.4k

Просмотры

Алгоритм: есть линейный тренд в данных?

У меня возникают непрерывно поступающие данные, представленные массив целого числа х = [x1, ..., х], п
justik
3

голосов
1

ответ
549

Просмотры

Линейная регрессия с данными временных рядов

Я пытаюсь сделать визуализацию, отображающую некоторую тенденцию с течением времени. В моей линии сюжета, у меня есть дату в качестве переменной X, какой-то другой номер в качестве переменной Y. Я использовал d3.time шкалы для й и d3.linear шкалы Y. Линии участок в порядке. Тогда я попытался сделать линейную регрессию, но мне не удался, так как данные для й не числовые. Я искал и искал. Это сообщение имеет приятный адаптируемый регрессионный код, но это для числовых данных; этот пост имеет график, похожий на то, что я снимаю, но он использует порядковую шкалу. Мне интересно, если есть более простой способ сделать линейную регрессию коды для повторного использования моих данных временных рядов (например, «09-Mar-2016»). Любой совет?
www123
1

голосов
5

ответ
147

Просмотры

Список Подменю питона в положительных / отрицательных движений / тенденции

К сожалению для создания на этот вопрос, но я застрял на этот вопрос на некоторое время. В основном я пытаюсь взять список: цифры = [1, 2, -1, -2, 4, 5] И подмножество этого списка в список списка, которые отображают положительные / отрицательные движения (или тенденцию) Конечный результат иметь: subset_list = [[1, 2], [-1, -2], [4, 5]] в основном я использую вложенные функции, в то время как для добавления положительного движения к подмножеству, и когда условие не выполнено , подмножество добавляется к subset_list, а затем оценивает, если есть отрицательное движение. Я постоянно получаю IndexError, и до сих пор subset_list содержит только [[1, 2]] Вот мой код: цифры = [1,2, -1, -2,4,5] подмножество = [] subset_list = [] подмножество .append (цифры [0]) = 1, а я <(LEN (число)): если число [я]
Jake Schurch
3

голосов
0

ответ
1.3k

Просмотры

Автоматическое обнаружение Trend для временных рядов / обработки сигналов

Какие хорошие алгоритмы для автоматического обнаружения тренда или нарисовать линию тренда (восходящий тренд, нисходящий тренд, нет тренда) для данных временных рядов? Цените, если вы можете указать мне на любую хорошую научно-исследовательскую работу или хорошую библиотеку в питоне, R или Matlab. В идеале, выход из этого алгоритма будет иметь 4 колонки: FROM_TIME TO_TIME тренд (вверх / вниз / нет тренда / неизвестна) probability_of_trend или degree_of_trend Спасибо вам большое за ваше время.
Joshua G
2

голосов
1

ответ
3.5k

Просмотры

Ошибка в СТЛ .series не является периодической

Я довольно уверен, что я что-то, очень простой, но все еще не в состоянии понять, почему эта ошибка появляется отсутствую. Данные, которые я имею каждый месяц конец данных от 2013 до 2014 Apr март Теперь я хочу, чтобы понять тенденцию за период 12 месяцев. хх
Bg1850
3

голосов
0

ответ
75

Просмотры

Отображение DateTime на оси й диаграммы, и впоследствии на подсказке с указанием х и у значения оси

Пространство имен TRSQL {общественный частичный класс Form1: Form {таймер System.Windows.Forms.Timer = новый System.Windows.Forms.Timer (); частный ImageList imagelst; SqlDataReader DR1 общественности; общественный Form1 () {imagelst = новый ImageList (); InitializeComponent (); timer.Tick + = новый EventHandler (timer_Tick); timer.Interval = 1000; } Частная пустота timer_Tick (объект отправителя, EventArgs е) {timer.Enabled = ложь; button1.PerformClick (); } Частная пустота button1_Click (объект отправителя, EventArgs е) {chart1.Series [ "Series1"] Points.Clear (). SqlConnection кон = новый SqlConnection (@ "сервер = HIST; базы данных = PLC_DB; UID = са, пароль = NCADMIN @ 123Серия [0] = .ChartType System.Windows.Forms.DataVisualization.Charting.SeriesChartType.Line; //chart1.Update (); ////chart1.Series.IsValueShownAsLabel = TRUE; chart1.ChartAreas [0] .AxisX.LabelStyle.Interval = 1; . Chart1.Series [ "Series1"] IsValueShownAsLabel = TRUE; chart1.ChartAreas [0] .AxisY.Maximum = 250; chart1.ChartAreas [0] .AxisY.Minimum = 200; } Con.Close (); } Частная пустота Form1_Load (объект отправителя, EventArgs е) {} частная пустота comboBox1_SelectedIndexChanged (объект отправителя, EventArgs е) {} частная пустота button4_Click (объект отправителя, EventArgs е) {chart1.Series [ "Series1"]. Points.Clear () ; chart1.Series [ "Series2"] Points.Clear ().; Строка выбрана = comboBox1.Text; // Label1.Text = dateTimePicker1.Value.ToString ( "/ ММ / дд гггг"); SqlConnection кон = новый SqlConnection (@ "сервер = HIST; базы данных = PLC_DB; UID = са;пароль = NCADMIN @ 123chart1.Series [1] .ChartType = System.Windows.Forms.DataVisualization.Charting.SeriesChartType.Line; . Chart1.Series [ "Series1"] IsValueShownAsLabel = TRUE; . Chart1.Series [ "Series2"] IsValueShownAsLabel = TRUE; //chart1.Series["Series2"].Label} con.Close (); } Частная пустота label1_Click (объект отправителя, EventArgs е) {} частная пустота textBox1_TextChanged (объект отправителя, EventArgs е) {} частная пустота hScrollBar1_Scroll (объект отправителя, ScrollEventArgs е) {} частная пустота dateTimePicker1_ValueChanged (объект отправителя, EventArgs е) {DateTimePicker1 = новый DateTimePicker (); dateTimePicker1.Format = DateTimePickerFormat.Time; dateTimePicker1.ShowUpDown = TRUE; } Частная пустота Button2_Click (объект отправителя, EventArgs е) {chart1.Series [ "Series1"] Points.Clear (). Строка выбрана = comboBox1.Text; // Label1.Text = dateTimePicker1.Value.ToString ( "/ ММ / дд гггг"); SqlConnection кон = новый SqlConnection (@ "сервер = HIST; базы данных = PLC_DB; UID = са;пароль = NCADMIN @ 123ChartType = System.Windows.Forms.DataVisualization.Charting.SeriesChartType.Line; . Chart1.Series [ "Series1"] IsValueShownAsLabel = TRUE; chart1.ChartAreas [0] .AxisY.Maximum = 250; chart1.ChartAreas [0] .AxisY.Minimum = 200; } Con.Close (); }}} Я работаю на C # Windows форме, где я должен показать тенденцию к данным SQL Server, приходящие на другую дату и время. Есть два параметра, один является СТРОКА-ДАТЫ, которая находится на оси Х и секунду Значения которых находится на Y-оси. Подсказка только показывает значения по оси Y, но не может показать ось Х значения. На графике, он показывает 0 в качестве значения оси х. chart1.ChartAreas [0] .AxisY.Minimum = 200; } Con.Close (); }}} Я работаю на C # Windows форме, где я должен показать тенденцию к данным SQL Server, приходящие на другую дату и время. Есть два параметра, один является СТРОКА-ДАТЫ, которая находится на оси Х и секунду Значения которых находится на Y-оси. Подсказка только показывает значения по оси Y, но не может показать ось Х значения. На графике, он показывает 0 в качестве значения оси х. chart1.ChartAreas [0] .AxisY.Minimum = 200; } Con.Close (); }}} Я работаю на C # Windows форме, где я должен показать тенденцию к данным SQL Server, приходящие на другую дату и время. Есть два параметра, один является СТРОКА-ДАТЫ, которая находится на оси Х и секунду Значения которых находится на Y-оси. Подсказка только показывает значения по оси Y, но не может показать ось Х значения. На графике, он показывает 0 в качестве значения оси х.
Astha
2

голосов
1

ответ
1.9k

Просмотры

MySQL наклон (тренд) в одной области (линия наилучшего)

У меня есть простая таблица под названием LOGENTRY с полями, называемых «ДАТА» и «COST». Пример: + -------------- + ------- + | ДАТА | СТОИМОСТЬ | + -------------- + ------- + | 1 мая 2013 | 0,8 | | 1 сентября 2013 | 0,4 | | 1 ноября 2013 | 0,6 | | 1 декабря 2013 | 0,2 | + -------------- + ------- + Я хотел бы найти наклон поля COST с течением времени (диапазон строк выбран), в результате чего СКЛОНА = - 0,00216 (Это эквивалентно функции СКЛОНОВЫХ в Excel, иначе линейная регрессия). Есть простой способ выбрать крутизну COST? Если я делаю математику на вызывающем (PHP) Я могу найти наклон, как: СКЛОН = (N * Sum_XY - Sum_X * Sum_Y) / (N * Sum_X2 - Sum_X * Sum_X); Я видел, что некоторые подобные вопросы отвечали, но они являются более сложными. Я пытаюсь лишить этот пример вплоть до простейшей ситуации - так что я могу понять ответ:
TSG
6

голосов
1

ответ
3.5k

Просмотры

Использование ElasticSearch найти тенденции

Я реализовал упругий поиск моего поиска и иметь хорошее чувство, что это может быть легко заемным для поиска тенденций, но его кончик моего языка, как можно было бы начать идти о таких вещах. Может кто-нибудь мне точку в правильном направлении или дать мне несколько ключевых слов, чтобы посмотреть в дальнейшем, что может сделать это возможным?
ChuckKelly
13

голосов
3

ответ
6.4k

Просмотры

Дженкинс-получить «Build Time Trend» значения с помощью «Remote API Access»

Есть ли способ, что мы можем получить все Jenkins- «Build Time Trend» информацию (номер сборки + Статус [успех / не удалось и т.д.] + Duration) для приложения; с помощью API удаленного доступа Дженкинс? Или же я был бы признателен, если вы могли бы разместить ссылку на какой-либо документации о том, как получить информацию из Jenkins с помощью API удаленного доступа. Большинство источников состоит из пути выполнения заданий, но я не мог найти, который показывает, как извлечь информацию из Дженкинс. Спасибо!
Chathura Kulasinghe
2

голосов
2

ответ
1.4k

Просмотры

How do I run a puppet exec if a condition met?

Просто чтобы дать некоторые детали - строительство на AWS, используя кукольный для обработки DSC, и бутстрапированная Кукольный так, чтобы она положения, и устанавливает кукольный на вновь Предоставлен узле. Я работал с Puppet для небольшого количества времени, и я считаю, что хочу написать модуль, который выполняется только при создании виртуальной машины. Мой конкретный случай использования является то, что я хочу установить антивирус (в частности, Trend Micro Deep Security) на вновь Предоставлен узел, автомагический через кукольный. Сценарий для запуска этого требуется только скачать, бег, и несколько специфических команд TMDS, чтобы активировать себя и т.д. Если я использую кукольный, он будет делать это при каждом запуске (скачать, попробуйте установить, попробуйте активировать), который определенно не то, что я хочу. Тем не менее, я не думаю, что кукольный «знает» о компании Trend Micro, или как получить его, или URL и т.д. Так что я могу» т использовать что-то вроде: сервис { «тренд микро»: обеспечение => работает, убедитесь, => присутствует,} Выполнение некоторых исследований, и, глядя на сообщения в блоге, я знаю, что структура моего кода должно быть что-то вдоль линий (I знаю, что это не правильно): EXEC { 'function_name': # скрипт, который загружает / устанавливает / активирует и т.д. команда => '/path/to/script.sh', onlyif => systemctl service_trendmicro, # которые система должна возвращать 0 или 1 для годен / не годен - Я только хочу, чтобы EXEC на 0 ОФК. } Мой вопрос таким образом: Как я кладу это вместе? Exec { 'function_name': # скрипт, который загружает / устанавливает / Активизирует и т.д. команду => '', /path/to/script.sh onlyif => systemctl service_trendmicro, # которые система должна возвращать 0 или 1 для годен / не годен - Я только хочу, чтобы EXEC на 0 ОФК. } Мой вопрос таким образом: Как я кладу это вместе? Exec { 'function_name': # скрипт, который загружает / устанавливает / Активизирует и т.д. команду => '', /path/to/script.sh onlyif => systemctl service_trendmicro, # которые система должна возвращать 0 или 1 для годен / не годен - Я только хочу, чтобы EXEC на 0 ОФК. } Мой вопрос таким образом: Как я кладу это вместе?
R.Sama
1

голосов
1

ответ
271

Просмотры

Как вычислить крутизну Сена на растровой стеке с использованием R

У меня есть 36 слоев растрового стека (годовые композиты осадков за определенный регион). Когда я попытался вычислить крутизну Сена, используя следующий код: библиотека (растровый) библиотека (тренд) # пример данных сек
Getachew
2

голосов
1

ответ
38

Просмотры

Переписать значение в Dataframe с проверкой линии, прежде чем

Таким образом, это DataFrame: 2 28,3 1 27,9 3 22,4 4 18,1 5 15,5 6 7,1 7 5,1 8 12,0 9 15,1 10 10,1 Теперь я хочу, чтобы заменить все более чем 25 с HSE и все ниже с LSE. Everthing остальное «Средний». Но я хочу знать, если это было более 25 или ниже 8, прежде чем он получил «Средний». Так что, если это было более 25 лет, прежде чем я бы заменить значение с «FHTM», и если он был ниже 8, прежде чем я бы заменить значение с «FLTM». Заранее спасибо. Желаемый результат: Может быть так: 1 2 S4, S4, S4, 3 4 DS3 (вплоть до класса S3) 5 DS3 6 dS2 7 dS1 8 US2 (до класса S2) 9 Us3 10 dS2
Madddin
2

голосов
0

ответ
61

Просмотры

Как сделать дневной график тренд строки из нескольких ежедневных CSV файлов

Я работаю над разработкой программы в питон, который может отображать отклоняющиеся данные из нескольких файлов CSV, которые создаются каждый день. В каждом из этих файлов две колонки информации (пример): Имя | Загрузки Facebook Myspace 42 3 Foursquare 12 Информации отслеживание набора около 15 или около того программ и сколько раз он был загружен, что конкретный день. Мне нужно написать программу, которая может принимать все эти файлы в формате CSV и создать диаграмму, которая показывает рост или снижение. Диаграмма будет иметь несколько цветных линии с легендой отображается, что означает каждый цвет. Диаграмма будет сегмент днем ​​и линии будут идти по восходящей и нисходящей в зависимости от того, что суточная сумма была из файла CSV. Я просто не знаю, с чего начать с программой. Изменить, чтобы включить некоторые работы. Я' м с помощью Jupyter для запуска и отображения результатов. Я хотел бы, чтобы в конечном итоге включать Bokeh легко изменять поля. импорт ----- glob.glob (каталог + '/' + "в день * .csv) all_data = pd.DataFrame () для F в glob.glob (каталог + /" + "в день * .csv): Д.Ф. = pd.read_csv (е) all_data = all_data.append (ДФ, ignore_index = True) состояние = отображаются pd.read_csv (е) статус CSV запись = pd.read_csv (е) словарь создан здесь, чтобы сгруппировать все ежедневные приложения в all_files = []. После этого я создать столбчатую диаграмму, которая отображает, чтобы все файлы из наиболее загруженных наименее. plt.gcf (). subplots_adjust (внизу = 0,05) ширина = 30 = 55 масштаб рис, Ax = PLT. подзаговоры () plt.bar (диапазон (0, масштаб * LEN (top_files [0]), шкала), top_files [1], ширина) ax.set_xticks ([шкала * я + ширина / 2 для г в диапазоне (масштаб * Len (top_files [0]))]) ах. set_xticklables ([приложение для приложения в top_files [0]], вращение = 'вертикальный') ax.xaxis.grid (Ложь) plt.ylabel ( "Общее") plt.ylim ((0250)) plt.xlim ((0, шкала * LEN (top_files [0]))) ax.set_aspect (6) plt.tight_layout () plt.show () Единственная трудная часть всего этого является компьютер, на котором весь код находится на нет, и не будет быть подключен к Интернету. Таким образом, большая часть работы должна быть повторена и скопировать, поэтому я пропустил некоторые скучные детали, такие как словари и импорт. Это также только один пример того, что я работаю с. Я написал на карту тепла для отображения большего количества данных, но в конце концов я озадачен о том, как получить несколько строк, чтобы отобразить через диаграмму. шкала * LEN (top_files [0]))) ax.set_aspect (6) plt.tight_layout () plt.show () Единственная трудная часть всего этого является компьютер, на котором весь код находится на нет, и не будет быть подключен к Интернету. Таким образом, большая часть работы должна быть повторена и скопировать, поэтому я пропустил некоторые скучные детали, такие как словари и импорт. Это также только один пример того, что я работаю с. Я написал на карту тепла для отображения большего количества данных, но в конце концов я озадачен о том, как получить несколько строк, чтобы отобразить через диаграмму. шкала * LEN (top_files [0]))) ax.set_aspect (6) plt.tight_layout () plt.show () Единственная трудная часть всего этого является компьютер, на котором весь код находится на нет, и не будет быть подключен к Интернету. Таким образом, большая часть работы должна быть повторена и скопировать, поэтому я пропустил некоторые скучные детали, такие как словари и импорт. Это также только один пример того, что я работаю с. Я написал на карту тепла для отображения большего количества данных, но в конце концов я озадачен о том, как получить несколько строк, чтобы отобразить через диаграмму. Это также только один пример того, что я работаю с. Я написал на карту тепла для отображения большего количества данных, но в конце концов я озадачен о том, как получить несколько строк, чтобы отобразить через диаграмму. Это также только один пример того, что я работаю с. Я написал на карту тепла для отображения большего количества данных, но в конце концов я озадачен о том, как получить несколько строк, чтобы отобразить через диаграмму.
Tobias Wright
8

голосов
1

ответ
5.4k

Просмотры

Сходство тенденций в области анализа временных рядов

Я новичок в анализе временных рядов. Я пытаюсь найти тенденцию короткой (1 день) время температуры серии и пытался различным приближения. Кроме того, частота дискретизации составляет 2 минуты. Данные были соотнесены для разных станций. И я буду сравнивать различные тенденции, чтобы увидеть, являются ли они похожи или нет. Я сталкиваюсь с тремя проблем в выполнении этого: Q1 - Как я могу извлечь образец? Q2 - Как я могу количественно оценить тенденцию, так как я буду сравнивать тенденции принадлежат к двум разным местам? Q3 - Когда я могу сказать две тенденции похожи или не похожи?
A.Amidi
2

голосов
1

ответ
759

Просмотры

Данные вычитания тренда со значением нан в scipy.signal

У меня есть набор данных серии времени с некоторыми значениями NaN в нем. Я хочу detrend эти данные: Я попытался, делая это: scipy.signal.detrend (у), то я получил эту ошибку: ValueError: массив не должен содержать infs или NaNs Затем я попытался с: scipy.signal.detrend (y.dropna ()) Но я потерял порядок данных. Как решить эту porblem?
bikuser
2

голосов
2

ответ
73

Просмотры

Count consecutives values in time series

Это мой первый раз, задавая вопрос здесь, так что я надеюсь, что я буду делать это правильно! У меня есть Панды Dataframe: df2.data Из [66]: Дата 2016-01-02 0,0 2016-01-03 1,0 2016-01-04 1,0 2016-01-05 1,0 2016-01-06 0,0 2016-01-07 0,0 2016-01-08 1,0 2016-01-09 2,0 2016-01-10 1,0 2016-01-11 0,0 Название: данные, DTYPE: float64 Я хотел бы следующие результаты: тренд данных даты trend_type 2016-01-02 0.0 0 0 2016-01-03 1,0 0 0 2016-01-04 1,0 1 1 2016-01-05 1,0 2 1 2016-01-06 0,0 0 0 2016-01-07 0,0 1 0 2016-01-08 1,0 0 0 2016 -01-09 2,0 0 0 2016-01-10 1,0 0 0 2016-01-11 0. 0 0 0 Мой Probleme немного связаны с тем, как использовать панд найти последовательные же данные временных рядов. До сих пор мне удалось получить эту тенденцию, но не достаточно эффективно (около 8 сек для dataframe 750 строк) ДФ [ «ВРП»] = (df.close.diff (1) == 0) .astype (» INT ') DF [' тренд '] = 0 start_time = time.time () для г в диапазоне (2, длина (DF [' GRP '])): если df.grp.iloc [я] == 1: DF [ 'тренд']. iloc [I] = DF [ 'тренд']. iloc [I-1] + 1
Roger

Просмотр дополнительных вопросов