correlation

___ tag123r ___ R ist eine freie, quelloffene Programmiersprache und Softwareumgebung für statistische Berechnungen, Bioinformatik, Visualisierung und allgemeine Datenverarbeitung. Stellen Sie minimale, reproduzierbare, repräsentative Beispiele für Ihre Fragen bereit. Verwenden Sie dput () für Daten und geben Sie alle Nicht-Basis-Pakete mit Bibliotheksaufrufen an. Bilder für Daten oder Code nicht einbetten, eingerückte Codeblöcke verwenden. Verwenden Sie für statistische Fragen http://stats.stackexchange.com. ___ qstnhdr ___ R: Zeitreihensegmente mit maximaler Kreuzkorrelation zum Input-Segment effizient lokalisieren? ___ answer9108141 ___

Die naive Lösung ist in der Tat sehr langsam (mindestens einige Minuten - ich bin nicht geduldig genug):

%Vor%

Sie können die Korrelation von Hand berechnen, von den ersten Momenten und Kommenten, aber es dauert noch einige Minuten.

%Vor%

Sobald Sie die Zeitreihe der Korrelationen haben, Es ist leicht, die Position der Top 300 zu extrahieren.

%Vor%     
___ tag123timeseries ___ Eine Zeitreihe ist eine Folge von Datenpunkten mit Werten, die zu aufeinanderfolgenden Zeiten (entweder in kontinuierlicher Zeit oder zu diskreten Zeitpunkten) gemessen werden. Die Zeitreihenanalyse nutzt diese natürliche zeitliche Ordnung, um aus den zugrunde liegenden Daten Bedeutung und Trends zu extrahieren. ___ tag123korrelation ___ Für Fragen zur Interdependenz variabler Mengen. ___ tag123subset ___ Eine Untermenge besteht aus solchen Elementen, die aus einer größeren Menge von Elementen ausgewählt wurden, aus ihrer Position in der größeren Menge oder aus anderen Merkmalen, wie z. B. ihrem Wert. ___ answer9145989 ___

Der folgende Code findet die 300 Segmente, nach denen Sie suchen und läuft in 8 Sekunden auf meinem nicht zu leistungsstarken Windows-Laptop, also sollte es schnell genug für Ihre Zwecke sein.

Zunächst wird eine 30-mal-199971-Matrix (% ​​co_de%) erstellt, deren Spalten alle der Länge 30 "Zeitreihensegmente" enthalten, die Sie untersuchen möchten. Ein einzelner Aufruf von %code% , der auf dem Vektor %code% und der Matrix %code% arbeitet, berechnet dann alle gewünschten Korrelationskoeffizienten. Schließlich wird der resultierende Vektor untersucht, um die 300 Sequenzen mit den höchsten Korrelationskoeffizienten zu identifizieren.

%Vor%     
___ qstntxt ___

Ich habe eine lange numerische Zeitreihendaten von etwa 200.000 Zeilen (nennen wir es Z ).

In einer Schleife unterteile ich x (etwa 30) aufeinanderfolgende Zeilen von Z gleichzeitig und behandle sie als Abfragepunkt q .

Ich möchte innerhalb von Z die y (~ 300) korrelierten Zeitreihensegmente der Länge x (am meisten korreliert mit q ).

Was ist ein effizienter Weg, dies zu erreichen?

    
___
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