计算ACF对于一个给定的系列。通过返回一个向量的自相关进行滞后p。也会产生自我的条形图,与排斥地区乐队进行测试(在白噪声的假设)自相关= 0。Example: >> myacf = acf(y,12)Does not require any toolboxes.

为向量,WMEAN (X, W)元素的加权平均值在X使用非负权重矩阵W, WMEAN (X, W)是一个行向量包含每一列的加权平均值。一天数组,WMEAN (X, W)的加权平均值沿着第一单体尺寸X的元素。类支持输入X万博1manbetx和W:浮动:双,singleExample: X =兰德(5,2);w =兰德(5,2);wmean (x, w)

在此提交,我演示了时间序列预测的问题使用最小均方(LMS)算法。

这是一个教程Mackey-Glass时间序列生成。一旦出版,它生成一个html教程Mackey-Glass时间序列生成用于教育目的。

ScaleTime -快速线性矩阵插值易= ScaleTime (Y, T), T是一个向量与1之间的值和大小(Y, 1)。这相当于易= interp1(1:尺寸(Y, 1), Y, T,“线性”)如果T由统一的步骤:定义T = linspace(钛、Tf、Tn)这是更快:易= ScaleTime (Y,钛、Tf、Tn) nun-uniform输入使用第二个函数:易= ScaleTimeNU (X, Y, Xi)我有记录timeseries如大小(100’000 X 10)和切了块约100帧根据一些事件和正常化101帧。直接的方法和Matlab的INTERP1作品,但它是缓慢:INTERP1(1:尺寸(Y, 1), Y, Ti, *线性)因此我创建了函数ScaleTime:线性插值-等距的输入数据同样或不相等的间距插值步骤-矩阵输入没有nan的处理,没有外推。令我惊奇的是,ScaleTime显著快于现代griddedInterpolant INTERP1甚至。功能lininterp1f和qinterp1 FEX不接受矩阵和他们明显慢于墨西哥人ScaleTime://www.tianjin-qmedu.com/matlabcentral/fileexchange/8627http: / /www.tianjin-qmedu.com/matlabcentral/fileexchange/10286If您已经安装了这些工具,他们在uTest_ScaleTime速度相比。包括:M-source c源。第一次编译:自动运行ScaleTime或者:墨西哥人- o ScaleTime。cPre-compiled墨西哥人功能即将推出:http://n-simon.de/mex

多变量时间序列数据集(MTS)广泛存在于许多领域,包括医疗保健、多媒体、金融、生物识别技术。如何准确分类MTS已成为一个热门的研究点,因为它是一个重要的元素在许多计算机视觉和模式识别的应用。在代码中,我们提出一个基于Mahalanobis距离动态时间扭曲(MDDTW)测量MTS分类。Mahalanobis距离建立一个精确的每个变量之间的关系及其对应的类别。计算是利用MTS的地方距离向量。然后我们使用动态时间扭曲(DTW)使那些不同步的MTS或与不同的长度。同时,我们使用基于LogDet散度的度量学习三胞胎约束(LDMLT)模型的学习矩阵精度高和鲁棒性。此外,我们在MTS的perforamce demostrate代码数据“JapaneseVowels”。

这个想法是为了给更多的关注在某些例子的数据相比也给更多的重量。例如,我们可以给低级别对离群值。动机写这个函数来计算percentilesfor蒙特卡罗模拟一些模拟是非常糟糕的(根据ofgoodness适合模拟和实际值之间)比其他人,给低级别基于一些拟合优度标准。用法:y = WPRCTILE (X, p) %一样这是PRCTILE y = WPRCTILE (X p w) y = WPRCTILE (X p、w、类型)输入:X -样本数据的向量或矩阵p -标量或矢量的百分比值介于0和100 w——积极的权向量样本数据。w的长度必须等于x的行数或列如果权重相等,那么WPRCTILE PRCTILE一样。- 4和9之间的一个整数类型选择6分位数的算法之一。输出:y -百分位数的值X, X是一个矢量,y是p,一样的大小和y(我)包含p (i) th百分位。当X是一个矩阵,WPRCTILE沿着维度昏暗的基于计算百分位数:如果长度尺寸(X, 1) = = (w),暗= 1;elseif长度尺寸(X, 2) = = (w),暗= 2;例子:x = randn (1000 1);w =兰德(1000 1); y = wprctile(x,[2.5 25 50 75],w,7)

在此提交,我演示了时间序列预测的问题使用分数最小均方算法(制作)。

BARNESN巴恩斯平滑插值的非结构化数据Vq = BARNESN (X, V,十五)返回的平滑插值采用观察Xq V (X)在查询点。查询点Xq是由网格单元阵列中的向量十五定义每个维度的网格。平滑插值执行使用巴恩斯的科赫形式客观分析[2]。约(2 d)插入值(vq)现(xq yq)作为一个加权和的值(v)在数据点(x, y),基于高斯权重函数exp (- r ^ 2 / s / g ^ j),其中r是欧式距离(xq, yq) (x, y), s是高斯方差,和g是收敛参数。-参考文献:[1]巴恩斯,斯坦利·L。“中尺度目标使用加权图分析时间序列观察。”(1973) [2] Koch, Steven E., Mary DesJardins, and Paul J. Kocin. "An interactive Barnes objective map analysis scheme for use with satellite and conventional data." Journal of Climate and Applied Meteorology 22.9 (1983): 1487-1503. [3] Daley, Roger. Atmospheric data anlysis. No. 2. Cambridge University Press, 1993.-See documentation/help for more information.

风扇图是时变的情节分布百分位数显示为阴影乐队在中央(/中值的意思)。是用于绘制路径的时间序列的蒙特卡罗模拟或预测信心乐队在中央的意思是预测。乐队和使用各种colormaps阴影区域图绘制。这个函数能够很好地处理clickableLegend允许您显示或隐藏某些乐队。请看看fanChart_examples出版文件的提交。输入:xvals - x轴值数据可视化。如果空,xvals = 1:尺寸(路径,1)路径——nSteps-by-nTrials矩阵模拟路径。centerType——字符串“的意思是”或“中位数”(默认值:“中值”)prctiles -百分位数计算数组(默认值:5:5:95)可选参数值输入:父——坐标轴对象绘制图表(默认值:gca)α-乐队的透明系数(默认值:1(不透明))colormap——一个字符串,细胞数组或函数句柄colormap函数(默认值:boeRedMap)。单元阵列的语法应该包含一个字符串colormap函数作为第一个元素的名称和可选的参数,函数作为额外的元素可用colormap函数fanChart boeRedMap, shadesOfRed shadesOfColor

这个m文件计算任意数量的l-moments对给定数据向量x它使用概率加权的时刻(可以编辑文件给任意数量的pwm)和移位的勒让德多项式的系数来计算l-moments。

使用这个函数绘制多个时间序列对齐下互相阴影块突出重要的部分。

这些算法是迭代的实现振幅改编的傅里叶变换方法施赖伯施密茨和代理时间序列。这些代理时间序列或领域进行了功率谱和振幅分布(或PDF)的测量,而且理论输入是可能的。算法可以处理1 d, 2 d和3 d数据和写来模拟云领域。PDF的形状可以是任何东西,你可以创建云领域从层积云和层积云。它还包括函数来进行2 d代理领域从1 d测量从2 d和3 d领域测量。后者函数应该只用于云,其他功能都可能通常有用(物探)的随机建模领域,特别是对于应用程序的分配很重要的,因为一个非线性的过程将使用随机建模领域作为输入。http://www.meteo.uni-bonn.de/venema/themes/surrogates/

ToleranceFactor计算精确的公差因子k的两面片面(可选)磷含量和(1α)信心容许区间TI = [Xmean - k * S, Xmean + k * S], Xmean = (X), S = std (X), X = (X_1,……X_n]是一个随机样本分布的大小为n n(μ,sig2)未知均值μ和方差sig2。公差系数k,信心的宽容间隔(1α)覆盖至少分数p(“覆盖”)的N(μ、σ^ 2),即概率概率(Xmean - k * S & lt;X & lt;Xmean + k * S)祝辞= p) = 1α,X ~ N(μ,sig2)与Xmean独立和S .语法:k = ToleranceFactor (N、覆盖率、自信)k = ToleranceFactor (N,覆盖率,信心,m,ν,d2,选项)k = ToleranceFactor (N、覆盖率、自信、[][],[],选项)引用:Krishnamoorthy k,马修t (2009)。统计公差区域:理论、应用程序和计算。约翰威利,儿子,Inc .,新泽西州霍博肯。ISBN: 978-0-470-38026-0、512页。Witkovsky诉在确切的双边公差间隔为一元正态分布和线性回归。奥地利43(4)杂志》的统计数据,2014年,279 - 92。 http:// ajs.data-analysis.at/index.php/ajs/article/viewFile/vol43-4-6/35 ISO 16269-6:2013: Statistical interpretation of data - Part 6: Determination of statistical tolerance intervals.https://www.iso.org/standard/57191.html

一本小说叫做基于相关性的动态时间规整的算法(CBDTW)湿草地结合DTW和基于PCA的相似的措施。保存相关,多元时间序列分段和当地不同DTW起源于SPCA的函数。通过自下而上的分割使用特殊的片段,PCA相关的成本。我们的小说技术qualitified在两个数据库,数据库的签名验证竞争2004年和常用AUSLAN数据集。我们表明,CBDTW优于标准SPCA和最常用的,基于欧氏距离的多元DTW数据集的过程复杂的相关结构。:描述的算法也是J。Abonyi, f . Szeifert监督模糊聚类的模糊分类器的识别,模式识别字母,24(14)2195 - 2207,2003年10月

这个脚本允许你计算和可视化傅里叶级数的通用函数f (x)。这个脚本非常简单。设置域扩展选择“a”的价值;之后设置系列的订单' n '并不是选择你的f (x)“f_x”。系列将计算并表现在3方面:S_standard, S_armonic S_complex。

这个文件包含三个m文件,估计投资组合的风险价值(VaR)组成的两只股票价格采用指数加权移动平均线。的主要功能是“ewmaestimatevar”。估算VaR您应该使用这个函数。这个函数也素描相关图给信心水平(两个信心水平)。

AMI计算和情节平均互信息(AMI)和一元或二元时间序列的相关性不同的值的时间滞后。用法:[amis可儿家族]= ami (xy, nBins nLags)输入:xy:单变量(x)或二元([x y])时间序列数据。如果给出二元时间序列,那么应该独立变量x和y应该是因变量。如果给出单变量时间序列自相关计算,而不是互相关。nBins:时间序列数据计算的箱子数量分布计算所需ami。nBins应该向量2元素(二元)或标量(一元)。计算ami nLags:数量的时间滞后和相关性。计算完成的滞后值0:nLags。输出:ami:向量的平均互信息的时间滞后0:nLags可儿家族:向量的相关性(或自相关单变量时间塞里斯聚酯纤维)时间滞后的0:nLagsEXAMPLES: xy =兰德(1000 2);nBins = 15 [10];nLags = 25; [amis corrs]= ami(xy,nBins,nLags);

程序被认为是:重叠块引导(Kunsch),静止的引导(Politis-Romano)和季节性块引导(politi)。如果块大小等于1 iid引导(埃夫隆)。所有程序处理向量时间序列。

这个函数eigendecomposes金融时间序列的相关矩阵和过滤器的市场模式分量和噪声分量,只留下相关矩阵的组件对应于介观结构原始时间序列的集合。函数的目的是用于与一个社区检测算法(如鲁汶方法)以允许社区检测基于时间序列网络

这次MS Excel文件表包含麦基玻璃时间序列数据损坏与不同的噪声水平,即10 db, 15分贝,20 db, 25 db和30 db。

1。确定数量的独特permutations.2可用。计算一组随机的独特的排列,包含身份置换。MATLAB的烫发不适合向量元素超过11(输出接管3 gb)。约翰D 'Errico“uniqueperms”更好的如果有独特的排列相对较少,但不适合随机抽样的一小部分大量独特的排列。另一方面,重复调用randperm能产生重复。“uperms”旨在填补之间的利基,并适合使用统计排列测试算法(它有助于知道身份或不存在,因此选择担保;问问用于k + 1和2:如果你不想结束标识)。还包括其他一些例程提供更快的解决方案在特殊情况下的排列测试:简单的相关性(perms_m);万博 尤文图斯单样本t检验(signs_m); and two-sample t-test (nchoosek_m). See also:http://www.fmrib.ox.ac.uk/fsl/randomise/index.html理论

的问题与不确定性数据拟合直线在两个坐标是解决使用加权最小二乘算法。与通常的斜率参数转换/轴交点对坡度角和距离原点。这个的优点是,全局收敛性是保证b)找到一个解决方案甚至一条垂直线。完整的不确定性矩阵(即方差和协方差的拟合参数)。为非均匀直线通常的参数(斜率/轴相交。)给出,连同他们的不确定性矩阵。该算法特别适合精密测量,完整的不确定性矩阵的知识是必须的。测量算法发表在科技18 (2007)pp3438 - 3442 M。Krystek和M。安东,报道Bundesanstalt布伦瑞克,德国。一个名叫pearson_york_tetdata附加脚本。m标准统计测试数据集包含一个问题(见例如Lybanon,米在Am.J.Phys.52 1984 pp22-26) (1)

时间序列查看器是一个交互式探索时间序列数据的工具。它的设计与飞行试验数据,但可以用于其他应用程序。该查看器允许您在MATLAB交互式可视化时间序列数据工作区。它也提供了有限的分析功能。为这个应用程序的目的,“时间序列数据”是指参数变化作为时间的函数。具体地说,这个应用程序仅限于使用向量(例如1 xn或资料片)。我非常感兴趣的用户考虑这个应用程序。请给我发电子邮件(mhirsch@mathworks.com)与任何评论,描述你是如何使用它,或建议。这个演示使用dragndrop接口,也可以分开//www.tianjin-qmedu.com/matlabcentral/fileexchange/4224

计算加权平均使用插值和可选地估计标准差和平均分配。输入数据和标准差的数据点。如果标准偏差不正常的意思是计算。关键指标的权重放置对称和插值点50%,用于提供一致的结果。如果需要标准差值,加权引导可能性计算均值和如果需要返回值的经验分布。用法示例:x = (1 2 3 4); sd = [2 1 1 3]; [wm wsd] = wtmedian (x, sd) wm = 2.4167 wsd = 0.2610 (wm结婚,dist) = wtmedian (x, sd); n =长度(经销);情节(列表,(1:n) / (n + 1))也可以使用:[wm wsd] = wtmedian (x) %没有(或单位)sds:平时medianwtmedian (x, sd) %给平均,没有bootstrapcnt = 10000; [wm结婚,dist] = wtmedian (x, sd,问)%额外的引导samplesFor额外信息:医生wtmedianInterpolation用于避免上下加权中位数的存在,而给一个一致的结果(见https://en.wikipedia.org/wiki/Weighted_median)。插值的使用可能会略有不同的结果没有使用插值的方法。关键指标的权重被放置的分配权重从0.5 - 0.5 n +,类似于创建一个条形图的重量分布i禁止延长我- 0.5 + 0.5,然后累积分布的积分,并在整数点离散值读出。这个分布是相同的,如果读从低到高值或值低。加权引导可能性代替整数重复数字通常的重采样数据点的引导,连续值。seehttps: / /www.stat.washington.edu/raftery/Research/PDF/newton1994.pdfhttps: /www.jstor.org/stable/3316141

把每天的平均值从多年的时间序列。时间序列t、y必须向量相等的长度和t必须每日datenum格式的值。y_deseasoned = deseason (t、y);返回deseasoned y信号。[y_ds, y_s] = deseason (t、y);返回deseasoned信号和提取的季节性信号,y = y_s + y_ds。[y_ds, y_s annualsig] = deseason (t、y);还返回一个向量的长度为366,其中包含annualsig指数的年度信号对应的日子。这个函数需要安东尼·肯德尔date2doy函数可用Mathworks FEX网站://www.tianjin-qmedu.com/matlabcentral/fileexchange/18316

——从finance.yahoo.com下载工具,金融时间序列数据和执行各种时间序列分析操作文档的功能进一步跟随下一个版本,功能将被添加。建议在评论或cpass82(在)gmail.com代码需要和优化缩短,错误管理在开发的早期阶段,所以仔细检查您的输入

这个函数计算加权算术、谐波或几何平均数的一组输入值数组和数组。有两种操作模式:1)如果只有一个输入值数组,数组和重量计算加权平均数在这个数组的所有元素。用户可以指定哪个维度计算加权平均数,甚至指定“所有”在这种情况下,数组是扁平的,只有一个标量值是returned.2)如果有多个输入值数组,数组和重量中的元素加权的意思是N的输入值和权重数组输出。Examples:Mode 1:>> scalarMean = weighted_mean('harmonic',[1 2 3],[0.2, 0.3, 0.2]); %the output is single scalar value>> arrayMean = weighted_mean('arithmetic',[1 2 3],[0.2, 0.3, 0.2],1); %the output is a vector of size (3x1)Mode 2:>> arrayMean = weighted_mean('geometric',[1,2,3],[4,5,6],[0.2,0.3,0.2],[0.2,0.1,0.1]); %the output is a vector of size (1x3)

extr的新函数。m分析给定的实向量携带样本序列进行分析。最后,它返回一个单元阵列极端序列中的位置。单元阵列由两个细胞。第一个包含逻辑向量的最大值和其他类似的一个最小值。更平等的价值观应该出现在相邻元素的向量,只返回一个位置。也注意在低内存需求和过程的速度。形式的要求:L = extr (x);%找到真当地极端% .....x向量包含一个序列,分析了% .....L L细胞数组{L(1),(2)}, % .....的地方 L(1) is logical vector of positions of maxima,% ..... L(2) is logical vector of positions of minima. There are also circumstances, when the processing time is critical for a user, while the exact true extrems are of less priority. In that case he may use: L = extr(c,0); % Find true and false local extrems.False extrems form pairs of equal value minimum-maximum laying somewhere on the trend of the sequence. They are not extrems, but they do not harm in certain cases of consecutive processing.Examples:demoXtr; % See the program and figure demoXtr.jpgL = extr(x);y = x(L(1)|L(2)); % y is a vector of all extremes clear, x=rand(1e7,1)-.5; tic, L=extr(x); toc Elapsed time is 2.974584 seconds. % (3GHz PC, Windows XP Prof.)clear, x=rand(1e7,1)-.5; tic, L=extr(x,0); toc Elapsed time is 1.392926 seconds. % (3GHz PC, Windows XP Prof.)Hopefully, the function is error-free. If not, please, let me know.

分析时间序列ENTROPYM应用熵测量、特征提取

这个工具执行一个完整的移动平均分析和完整的针对单一时间序列趋势检测的数据和一个完整的相关分析耦合时间序列之间的相关性。“完整的”指的是分析所有可能的sub-periods系列。它包括Mann-Kendallτ和τB,斯皮尔曼的ρ和皮尔森的r统计数据。

adsmoothdiff一样,但现在与二阶导数的第六列中提供的输出。

这段代码使用共轭梯度法来求解线性方程组Ax = b,是对称的,带状的地方。首先是存储在acompactstorage模式中,使用“compactstorage”功能,thenconjugate梯度法应用于简洁存储矩阵。输入:一个初始猜测x、b,宽容ε和最大迭代数称为麦克斯特。输出:x和迭代的数量称为迭代计算解决方案。

这个函数计算两块引导百分位置信区间和引导标准错误的皮尔森相关系数r和费雪的z = atanh (r)。引用:·埃夫隆、b和R.J. Tibshirani(1993):介绍引导,查普曼,大厅。-Buhlmann, p . m . Machler(2008):计算统计,课堂讲稿,苏黎世联邦理工学院。不需要Matlab工具箱。

这个函数计算两块引导百分位的置信区间和引导标准错误两个z变换的皮尔森相关系数的差别。z统计量被定义为Zd = z1-z2 = atanh (r1) -atanh (r2),其中r1是列1和2之间的皮尔逊相关系数r2输入矩阵和列之间的相关系数是3和4。z1和z2表示费舍尔的z分别r1和r2。引用:·埃夫隆、b和R.J. Tibshirani(1993):介绍引导,查普曼,大厅。-Buhlmann, p . m . Machler(2008):计算统计,课堂讲稿,苏黎世联邦理工学院。不需要Matlab工具箱。

库包含一组函数来处理三维数组是通过操纵MIMO系统。函数将数据从3 d数组转换成时间序列二维矩阵和落后,并使它们之间的一些代数操作。图书馆是一个名为tslib的目录。图书馆的目录包含一个简短的描述在一个pdf文件。图书馆是由一个演示,一些函数是用来计算反应的任意激励的线性两个自由度系统。

详情看讲座:https://youtu.be/A6hq2Wd87kASum调和级数。找到1 + 1/2 + 1/3 + ....之和+ 1 / n, n是一个自然数。Example:Enter the number of terms: 5 The sum is 2.283 >>

#多维时间序列工具箱- mdtsToobloxThis工具箱实现类和方法处理多维时间序列,我。e,多元timeseries。我们的目标是支持数据分析处理和万博1manbetx操作的数据。因此,他可以专注于数据本身,不必关心数据处理。另外这个工具箱实现了工具和类符号时间序列处理。核心组件的文档(mdtsObject)可以在文档/ mdtsToolboxDocu.pdf找到。一个简短的介绍(指南)可以在文档/ IntroductionToUseMDTSObjects_V1.pdf找到。# # DependenciesTo得到完整的功能,还需要以下工具箱:* * * Matlab-graphics * *:https://de.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/71412-matlab-graphics ** * Matlab-general * *:https://de.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/71411-matlab-general ** * Matlab-figureManager * *:https://de.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/71413-matlab-figuremanager ** * DOPBox * *:https://de.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/41250-discrete-orthogonal-polynomial-toolbox-dopbox-version-1-8?s_cid=ME_prod_FX # #LicenseThis项目是MIT许可下的——看到详情(许可证)(许可证)文件。# # PlotThis图显示了一个例子多维时间序列覆盖与一个符号时间序列表示。

y =宽松(t, b, c, d)篡改在时间点t和b之间过渡时间的价值更添“性趣“c d。默认情况下,使用的是linearinterpolation。宽松(…f)使用插值函数f, followingvalues:线性林- 1(默认)二次- 2 quadInOut 2.2 - 2.1 quadIn quadOut立方- 3 cubicInOut 3.2 - 3.1克必信cubicOut四次- 4 quartInOut 4.2 - 4.1 quartIn quartOut五次5.1 - 5 quintInOut昆廷- 5.2 quintOut正弦- sinInOut sinIn sinOut指数- expInOut expn expOut圆形- circInOut circIn circOut指定宽松函数时,字符串和数字areaccepted,根据上面的列表。例子宽松(5 0、10、10);% 0和10之间的线性插值宽松0:100 1,100,5.2);% QuinticOut插值在1和2之间

曲线插件允许您上传实验测量曲线平台,你可以轻松地创建仪表板展示你的结果。公开分享这些仪表板私下与您的团队成员或通过创建快照,或者比较相互独立的实验来跟踪你的进展。

Stigmergic感知器(SP)是一种软分类器的时间序列对典型的时间序列的集合,每个代表不同的行为的类。SP将作为输入一个时间序列,并提供一个输出时间序列的相似度值的线性组合w.r.t.最典型的时间序列相似。确实SP组织,就像一个神经感知器提供的值的线性组合Stigmergic接受字段(SRF)。SRF可以组合和排列成多层架构由于特定的输入/输出接口,即聚集和激活。每个SRF提供输入和原型之间的相似度度量时间序列。stigmergic指的内部逻辑SRF,受到stigmergy启发,一个昆虫的协调机制。Stigmergy是基于输入样本的时空聚合功能结构叫小径。轨迹生成的标记发布的每个样本的输入维数,随着时间的推移和蒸发。的核心SRF,相似性计算两个时间序列的轨迹。SP和相关参数化缓释肥是适应给定的训练集通过差分进化(DE)算法。

Implements the procedure introduced in the paperKrafty, Rosen, Stoffer, Buysse & Hall (2017) "Conditional Spectral Analysis of Replicated Multiple Time Series with Application to Nocturnal Physiology" Journal of the American Statistical AssociationConducts a Bayesian analysis to quantify the association between a static scalar outcome and a multivariate power spectrum when data are observed from multiple subjects.

If exponent > 0 it weights the values on lower indexes high, if exponent < 0 it weights the values on higher indexes high. If exponent == 0 this function is a slower version of nanmean.Input:inputMat - the matrix that we want to meanexponent - how much to exponentially weight the answers, default 2dim - which dimension to take the mean over, default first dimensionOutput:output - the mean not counting NaN values

包括m-files提供两个密切相关的应用程序的同伴文件交换提交BSTRAP,实现“简单的引导”和“0.632”引导预测误差估计,如17.6节所述·埃夫隆和Tibshirani (1993)。(OLS回归都是作为一个例子,与均方误差和预测误差是测量)。代码演示了BSTRAP语法,可以采用不同的估计/错误修改指标。(值得注意的是,交叉验证例程可以用最少的努力产生)。

时间是一个函数的目的是发现时间序列数据的主要谐波分量。这个函数是用来获取周期,振幅和停滞阶段的主要谐波分量时间序列。它是基于与循环下降周期回归的方法,包括统计显著性测试。上述函数是非常容易使用。此外,它不需要全面了解时间序列理论,也不需要很多来自用户的输入。然而,它是足够灵活的进行更复杂的任务,比如预测。另外,根据前面的知识,很容易可以包含或排除特定的时期。参考和更详细的信息和说明如何使用这个函数在gonzalez rodriguez,大肠等;(2015)中提取和建模的计算方法在时间序列周期的研究。开放杂志》的统计,604 - 617。http://dx.doi.org/10.4236/ojs.2015.56062。时间在MATLAB 2013版本,后续测试。任何问题/意见可以发电子邮件到egonzale@cicese.mx

这个函数使用作为输入矩阵的列是不同的时间序列。比它控制每一个如果他们是否固定,使用一个增广Dickey-Fuller测试单位根。如果测试失败,一些变量遵循一个固定的趋势,那么该算法适用于不同直到变量成为静止的。而且有一个向量“计数器”,说多少时间已经完成的区别。通过log-differences Differerencing获得

K_regLine()执行一个信号的去趋势,减去从最初的回归线。SYNTHAXdS = K_regline (S) dS = K_regline(年代,plotControl) dS = K_regline (S plotControl名称)DESCRIPTIONdS = K_regline(信号)执行的去趋势信号减去一阶回归线。dS = K_regline(年代,plotControl)逻辑,如果plotControl = 0没有阴谋的结果,否则如果plootControl = 1 plotsthe原始信号,去趋势信号和回归线。dS = K_regline (S plotControl名称)添加标题“name”情节。

ndwmean(数组、重量、方向)的n维加权平均数计算一个数组。权重数组的大小和可选的输入“方向”的维度确定加权平均数应用(见示例)。万博1manbetx支持NaN值。例子:x =兰德(3,3,3,2)ndwmean (x,兰德(1、2)% 4维度ndwmean (x,兰德(3 2)[2 - 4])% 2日和4日维ndwmean (x,兰德(1、3、1、2)% 2日和4日维ndwmean (x,兰德(1、3)% 3维ndwmean (x,兰德(3、3))%第二和第三维度

执行基本数学操作在两个时间序列与次s1.T s1和s2, s2。T和价值观s2。V, s2。V无需s1。T和s2。T等于或具有相同数量的elementsThis功能是有用的是你感兴趣的快速计算实例之间的比率两个采样时间序列不同,可能来自不同的来源。

WBIN (X, Y, E, DX)返回元素的加权平均数Y在本大小DX。X, Y, E与同等数量的行或列向量元素。DX是一个标量,指定所需的装箱时间间隔。输入X, Y, E, DX必须不包含NaN值!E是一个向量包含误差标准差(σ)的元素y元素被认为是不相关的和元素在E应该高斯分布。加权方案因此假设标准公式的:W = 1. / e . ^ 2;输出XB, YB, EB,不包含箱位置的列向量,加权分箱数据点,误差加权分箱数据点(一个标准差σ)和数量的元素用来计算各自的加权分箱数据点。示例1。加权本线性数据+随机分布的噪声。X = 1:1000; E = randn(1, 1000); Y = X + E; DX = 10; wbin(X,Y,E,DX); 2. Weighted bin with an equal number of elements used to calculate bin. X = linspace(0,60,10001); E = randn(1, numel(X)); Y = X + E; DX = 6; wbin(X, Y, E, DX);

计算M部分修剪指(截断的意思)的值x除最高和最低百分比/ 2(%)的数据。它是一种先进的修剪方法。给定n命令观察样品间(1)& lt; =间(2)& lt; =…& lt; =间(n),加权平均数的修剪的意思是一个具体的例子或L-estimator位置。它将零权重的极端样本权重和积极的中心。这个权重方案是合理的,当底层分布是对称的,但样本可能会受到异常值偏差的平均。所以,是健壮的异常值和方差小的影响。不会是错的。有必要小心区分双方的百分比的样本分布和削减百分比,% / 2。因此,修剪的意思是丢弃一定比例计算的最低和最高的分数,然后计算平均剩余的分数。中值平均削减100算术平均和平均削减0。 Obviously, it is less susceptible to the effects of extreme scores than is the arithmetic mean.As Horn and Kafadar (2002) stated. A trimmed mean requires a prespecified proportion of deleted observations, say p, often stated as a percentage. The p-trimmed mean is defined as,T(p) = ((1 - r)(x_(g+1) + x_(n-g)) + i=g+2_S_n-g-1 x_(i))/n(1 - 2p) where g=[np] and r=np - g, the integer and fractional remainder parts of the product of n and p, respectively. S is the sum operator. If p*n is an integer, then r=0 and there are no partially weighted extreme values. The denominator part n(1 - 2p) is the retained number of observations after trimming p() on each side. Then,T(p) = (i=g+1_S_n-g x_(i))/(n(1 - 2p))Thus, as in Lim and Loh (1996, p.292), the 20 fractional trimmed mean (40%) at n=4 is, with g=[4*0.2]=[0.8]=0.0 and r=0.8-0.0=0.8:T(0.2) = ((1 - 0.8)(x_(0.0+1) + x_(4-0.0)) + i=0.0+2_S_4-0.0-1 x_(i))/4(1-2*0.2) = ((0.2)(x_(1) + x_(4)) + i=2_S_3 x_(i))/4(0.6)= ((0.2)(x_(1) + x_(4)) + (x_(2) + x_(3)))/2.4= (0.2*x_(1) + x_(2) + x_(3) + 0.2*x_(4))/2.4at n=5 is, with g=[5*0.2]=[1.0]=1.0 and r=1.0-1.0=0.0:T(0.2) = (i=1+1_S_5-1 x_(i))/(5(1 - 2*0.2))= (i=2_S_4 x_(i))/(5(1-0.4))= (i=2_S_4 x_(i))/5(0.6)= (i=2_S_4 x_(i))/3= (x_(2) + x_(3) + x_(4))/3For a matrix input, if required M can be a row vector containing the trimmed mean of each column of X (DIM = 1,default) or a column vector of the trimmed mean of each row of X (DIM = 2). PERCENT is a scalar between 0 and 100.FRACTRIMMEAN treats NaNs values as missing values, and removes them.Syntax: function fractrimmean(x,percent,dim)Inputs:x – data vector or matrixpercent - scalar between 0 and 100dim - works along the dimension of X [columns=1(default);rows=2]Output:m - trimmed mean

多个TimeSeriesDemo ala JFreeGraph-DemoThe代码背后只是一个演示什么是可能的在Matlab JFreeChart使用它。我扮演了一个littlewith codesnippets我发现在网上和api文档。http://www.jfree.org/jfreechart/api/javadoc/index.html)。当你想要探索整个功能,我认为这是更好的购买JFreeChart开发者指南(http://www.jfree.org/jfreechart/devguide.html)。这个函数显示了不同2 JFreeChart的随机系列为例(http://www.jfree.org/)。这段代码的想法是基于Yair奥特曼的UndocumentedMatlab-Blog whoshows JFreeChart的示例代码创建一个PieChart (http://undocumentedmatlab.com/blog/jfreechart-graphs-and-gauges/的评论)在情节你按下鼠标左键就可以放大和移动的指针。你也有someproperties通过右键单击图表。这个演示作品之前,您需要下载JFreeChart并使matlab了解。有两种方法你可以这样做:1。jcommon和jfreechart jar添加到动态matlab JavaClassPath(注释行第一个单元格的变化路径你的本地安装路径)2。jcommon和jfreechart jar添加到静态matlab JavaClassPath(看到matlab帮助,修改类路径中。txt matlabroot \工具箱\本地)最后你必须donwload jcontrol Malcom Lidierth (//www.tianjin-qmedu.com/matlabcentral/fileexchange/15580-using-java-swing-components-in-matlab) .Bugs和建议:请发送斯文刚:刚(下划线)斯文(add) gmx.deYou需要先下载并安装:http://sourceforge.net/projects/jfreechart/files/1.%20JFreeChart/1.0.13/http://sourceforge.net/projects/jfreechart/files/1.%20JFreeChart/1.0.9///www.tianjin-qmedu.com/matlabcentral/fileexchange/15580-using-java-swing-components-in-matlab

多个TimeSeriesDemo ala JFreeGraph-DemoThe代码背后只是一个演示什么是可能的在Matlab JFreeChart使用它。我扮演了一个littlewith codesnippets我发现在网上和api文档。http://www.jfree.org/jfreechart/api/javadoc/index.html)。当你想要探索整个功能,我认为这是更好的购买JFreeChart开发者指南(http://www.jfree.org/jfreechart/devguide.html)。这个函数显示了多个TimeSeries JFreeChart为例(http://www.jfree.org/)。Ideato这段代码是基于UndocumentedMatlab-Blog Yair奥特曼,显示了一个示例代码的JFreeChartfor创建一个PieChart (http://undocumentedmatlab.com/blog/jfreechart-graphs-and-gauges/注释)情节可以缩放按下鼠标左键并移动指针。你也有someproperties通过右键单击图表。这个演示作品之前,您需要下载JFreeChart并使matlab了解。有两种方法你可以这样做:1。jcommon和jfreechart jar添加到动态matlab JavaClassPath(注释行第一个单元格的变化路径你的本地安装路径)2。jcommon和jfreechart jar添加到静态matlab JavaClassPath(看到matlab帮助,修改类路径中。txt matlabroot \工具箱\本地)最后你必须donwload jcontrol Malcom Lidierth (//www.tianjin-qmedu.com/matlabcentral/fileexchange/15580-using-java-swing-components-in-matlab)。

数据文件代表了19年的周期性数据处理与每月产量月(我)每年的y:输出(i, y)的均值和标准差经验月(我)m (i)和s (i) respectivelyThe相关性(我)和月(i + 1)是c (i + 1)。(注意:由于周期性,c (i)是利用月(12)的相关性,计算月(1))我们的目标是来模拟这一过程“x”的年后的未来,这样生成的数据保持相同的手段,标准差为每个月个月之间的相关性。这段代码构造一个ar(1)过程,可以使用这种类型的复制数据。然后它情节的历史和模拟的估计参数的比较。这段代码可以用来复制手段,标准差、相关任何循环过程的动力学

任何浮点数分为两个部分1)整数2)浮动pointfor如果x = -12.93交货计划给-12 .93点作为两个outputsformat: (p, q) =截断(x),其中x是一个浮点数

这个包显示了如何计算一些非常奇怪的收敛级数的和。谐波系列1/1 + 1/2 + 1/3 +…+ 1 / n +……发散的。这意味着总和可以通过添加足够的条件期望的一样大。假设我们删除从本系列中所有条款在分母“9”。我们删除1/9,1/19,1/29,等。然后剩下的级数收敛到一个总和小于80。这一令人惊讶的结果是1914年证明a·j·肯普纳。我们也得收敛级数如果我们选择任何其他数字字符串(“314159”)和计算的1 / n, n不包含“314159”。不幸的是,这些级数收敛很慢,是不可能通过简单的计算金额,加起来。需要一个更复杂的算法。因此,这个计算问题多年来吸引了很多兴趣。这篇文章,“求和好奇,慢慢收敛级数”托马斯Schmelzer和罗伯特柏丽在美国数学月刊,115卷,525 - 540页(2008年6月/ 7月)有一个算法,计算金额的和相关的系列快,精度高。这个MATLAB实现计算的总和“42”系列。 This problem is stated in the Appendix of the book "The SIAM 100 Digit challenge".see also:http://library.wolfram.com/infocenter/MathSource/7166/

这一个非常简单的函数,产生凝聚,近似版本的时序信号y,每组(n相邻点y被其平均所取代。您可以使用此凝结over-sampled信号,以便后续处理会更容易和更快。或者你可以用它来加快初步探索性的分析非常大的信号来定位有趣的部分,然后可以选择的原始信号进行更精确的分析。为x, y数据集,使用这个函数在两个独立的变量x和因变量(y, y的特性将出现在相同的x值。需要不到0.5秒凝结一个1000万点的信号。还有一个版本矩阵。

这个程序提供了一个列表的日期和时间,当夏时制实施在西雅图,佤邦时间从1970年开始(数据:http://www.timeanddate.com/worldclock/timezone.html?n=234& syear = 1970)。这个程序只能正确转换时间如果他们在一个时间序列排序,否则这个函数不能正确纠正前最后一个小时的时间切换回标准时间在秋天因为1:00:00日期的时间变化是区别1:00:00前的时间变化。(选择添加一个时区转换为GMT)