time-series, Seitenzahl 1

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.

Antwort

Wie man Zeitreihen in Python aggregiert?

Ich habe zwei verschiedene Zeitreihen mit teilweise überlappenden Zeitstempeln: %Vor% was folgende Daten repräsentiert: %Vor% Ich möchte an jedem Tag einen gewichteten Durchschnitt mit den Koeffizienten a (0,3) und b (0,7) berechnen und...

20.10.2010, 12:02

Antworten

Python Statsmodel ARIMA start [Stationarität]

Ich habe gerade angefangen, an der Zeitreihenanalyse mit Hilfe von Statistikmodellen zu arbeiten. Ich habe einen Datensatz mit Daten und Werten (für ca. 3 Monate). Ich stehe vor einigen Problemen mit der richtigen Ordnung für das ARIMA-Modell. I...

19.06.2014, 22:01

Antworten

Erstellen von "NA" für fehlende Daten in einer Zeitreihe

Ich habe mehrere Dateien mit Daten, die wie folgt aussehen: %Vor% Manchmal fehlen Daten, aber ich habe keine NAs, die Zeilen existieren einfach nicht. Ich muss NAs erstellen, wenn die Daten fehlen. Ich konnte zwar feststellen, wann das passi...

19.05.2011, 12:35

Antworten

Effizienz der Zeitreihenaggregation

Ich muss im Allgemeinen eine Zeitreihe mit unregelmäßigem Timing mit einer gegebenen Aggregationsfunktion (d. h. Summe, Mittelwert usw.) zusammenfassen. Die derzeitige Lösung scheint jedoch ineffizient und langsam zu sein. Nehmen Sie die Aggr...

10.11.2015, 17:28

Antworten

Berechnen Sie die Rückgabe über einen bestimmten Zeitraum

Ich versuche eine Zeitreihe von Renditen zu erhalten, um ein bestimmtes Asset für eine bestimmte Zeit zu halten. Mein Datenrahmen sieht so aus: %Vor% Ich habe 1 Beobachtung für jeden Tag und meine Zeitreihe geht von 1998-1999. Was ich...

17.12.2010, 16:38

Antworten

Konvertieren Sie das Datum für die lineare Regression in Pandas-Datenrahmen

Es scheint so, als ob die lineare Regression von OLS in Pandas gut funktionieren kann, müssen die Argumente floats sein. Ich beginne mit einem csv (genannt "gameAct.csv") der Form: %Vor% Ich möchte eine lineare Regression durchführen, wie di...

05.07.2014, 16:32

Antworten

Konvertieren float-Serie in eine ganze Zahl in Pandas

Ich habe den folgenden Datenrahmen: %Vor% Nun möchte ich Zeilen gruppieren, die innerhalb einer Minute liegen. Also teile ich die Zeitreihe mit 100. Ich bekomme das: %Vor% Wie oben erläutert, möchte ich Gruppen basierend auf der Zeit ers...

26.09.2013, 11:14

Antworten

Wochenprognosen mit Feiertagen

Ich benutze Hyndmans forecast -Paket, um eine ziemlich genaue tbats -Prognose auf der wöchentlichen Ebene zu erzeugen, aber ich habe signifikante Fehler in den Ferien. Wie kann ich Feiertage in das Modell aufnehmen? Außerdem hat sich gezei...

22.10.2017, 12:09

Antworten

Bedingtes rollendes Mittel (gleitender Durchschnitt) auf unregelmäßigen Zeitreihen

Ich habe eine Gruppe von Daten im Format: %Vor% Jede ID ist ein Patient und jeder Wert ist beispielsweise der Blutdruck für diese Minute. Ich möchte einen gleitenden Durchschnitt für die 60 Minuten vor und 60 Minuten nach jedem Punkt erstell...

27.01.2014, 03:49

Antwort

So berechnen Sie das kumulative Rolling-Produkt auf Pandas DataFrame

Ich habe eine Zeitreihe von Returns, Rolling Beta und Rolling Alpha in einem Pandas DataFrame. Wie kann ich ein rollendes annualisiertes Alpha für die Alpha-Spalte des DataFrame berechnen? (Ich möchte das Äquivalent zu = PRODUCT (1+ [nach 12 Mon...

08.03.2013, 13:48