Բովանդակություն:
Video: Ի՞նչ է ժամանակային շարքերի վերլուծությունը R-ում:
2024 Հեղինակ: Lynn Donovan | [email protected]. Վերջին փոփոխված: 2023-12-15 23:48
Ժամանակային շարքի վերլուծություն օգտագործելով Ռ . Սովորեք Ժամանակային շարքի վերլուծություն հետ Ռ փաթեթի օգտագործման հետ մեկտեղ Ռ իրականին համապատասխանելու կանխատեսման համար ժամանակային շարքեր օպտիմալ մոդելին համապատասխանելու համար: Ժամանակային շարք չափումն է, կամ չափիչ է, որը չափվում է կանոնավորի նկատմամբ ժամանակ կոչվում է որպես Ժամանակային շարք.
Պարզապես, ի՞նչ է ժամանակային շարքը R-ում:
Ժամանակային շարքեր է շարքը տվյալների կետեր, որոնցում յուրաքանչյուր տվյալների կետ կապված է ժամանակի դրոշմակնի հետ: Ռ Լեզուն օգտագործում է բազմաթիվ գործառույթներ՝ ստեղծելու, մանիպուլյացիայի ենթարկելու և գծագրելու համար ժամանակային շարքեր տվյալները։ -ի համար տվյալները ժամանակային շարքեր պահվում է ան Ռ կոչված օբյեկտ ժամանակ - շարքը օբյեկտ. Դա նաև ա Ռ տվյալների օբյեկտ, ինչպիսին է վեկտորը կամ տվյալների շրջանակը:
Ավելին, ի՞նչ է ժամանակային շարքերի վերլուծությունը օրինակով: Ամենից հաճախ՝ ա ժամանակային շարքեր է հաջորդականությունը վերցված իրար հաջորդող հավասարաչափ կետերում ժամանակ . Այսպիսով, դա ա հաջորդականությունը դիսկրետ- ժամանակ տվյալները։ Օրինակներ -ից ժամանակային շարքեր օվկիանոսի մակընթացությունների բարձրություններն են, արևային բծերի քանակը և Dow Jones Industrial Average-ի օրական փակման արժեքը:
Նաև պետք է իմանալ, թե ինչ է ժամանակային շարքերի տվյալների վերլուծությունը:
Ժամանակային շարքերի վերլուծություն է վիճակագրական տեխնիկա, որը վերաբերում է ժամանակային շարքի տվյալներ , կամ միտում վերլուծություն . Ժամանակային շարքի տվյալներ : Դիտարկումների մի շարք արժեքների վերաբերյալ, որոնք փոփոխականն ընդունում է տարբեր դեպքերում անգամ . Խաչաձեւ հատված տվյալները : Տվյալներ մեկ կամ մի քանի փոփոխականներից՝ հավաքված նույն կետում ժամանակ.
Ինչպե՞ս եք տարրալուծում ժամանակային շարքը R-ում:
Քայլ առ քայլ. ժամանակային շարքի տարրալուծում
- Քայլ 1. Ներմուծեք տվյալները: Հավելանյութ.
- Քայլ 2. Հայտնաբերել միտումը:
- Քայլ 3. Detrend the Time Series.
- Քայլ 4. Միջին սեզոնայնությունը:
- Քայլ 5. Մնացած պատահական աղմուկի ուսումնասիրություն:
- Քայլ 6. Վերակառուցեք սկզբնական ազդանշանը:
Խորհուրդ ենք տալիս:
Որքա՞ն է Պրիմի ալգորիթմի ժամանակային բարդությունը:
Prim'sAlgorithm-ի ժամանակային բարդությունը O ((V + E) l o g V) է, քանի որ յուրաքանչյուր գագաթ տեղադրվում է առաջնահերթության հերթում միայն մեկ անգամ, իսկ առաջնահերթ հերթում տեղադրումը պահանջում է լոգարիթմական ժամանակ:
Ի՞նչ է ժամանակի հետաձգման ռելեն, որն օգտագործում է RC ժամանակային միացում:
Ժամանակի հետաձգման ռելեների ավելի նոր նախագծերը օգտագործում են էլեկտրոնային սխեմաներ ռեզիստոր-կոնդենսատորային (RC) ցանցերով՝ ժամանակի ուշացում ստեղծելու համար, այնուհետև էլեկտրական շղթայի ելքով էլեկտրական (ակնթարթային) էլեկտրամեխանիկական ռելեի կծիկը միացնում են:
Ի՞նչ է Lstm ժամանակային շարքը:
Ժամանակային շարքերի կանխատեսում LSTM պարբերական նեյրոնային ցանցերով Python-ում Keras-ով: Երկար կարճաժամկետ հիշողության ցանցը կամ LSTM ցանցը կրկնվող նեյրոնային ցանցի տեսակ է, որն օգտագործվում է խորը ուսուցման մեջ, քանի որ շատ մեծ ճարտարապետությունները կարող են հաջողությամբ վերապատրաստվել:
Արդյո՞ք Lstm-ը լավ է ժամանակային շարքերի համար:
LSTM-ների օգտագործումը ժամանակային շարքերը կանխատեսելու համար: RNN-ները (LSTM-ները) բավականին լավ են օրինաչափությունների արդյունահանման գործում մուտքային առանձնահատկությունների տարածության մեջ, որտեղ մուտքային տվյալները տարածվում են երկար հաջորդականությունների վրա: Հաշվի առնելով LSTM-ների փակ ճարտարապետությունը, որն ունի իր հիշողության վիճակը կառավարելու այս ունակությունը, դրանք իդեալական են նման խնդիրների համար:
Ո՞րն է միաձուլման դասակարգման լավագույն դեպքի ժամանակային բարդությունը:
Տեսակավորման ալգորիթմներ Ալգորիթմ Տվյալների կառուցվածքը Տարածության բարդությունը. Վատագույն արագ տեսակավորում Զանգված O(n) Միաձուլման տեսակավորում Զանգված O(n) Կույտ տեսակավորում Զանգված O(1) Հարթ տեսակավորում Զանգված O(1)