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자기 상관 함수가 정지되지 않은 시계열에 의미가 있습니까? 시계열은 일반적으로 자기 상관이 Box 및 Jenkins 모델링 목적으로 사용되기 전에 정지 된 것으로 가정합니다.

9 time-series  autocorrelation  box-jenkins 

다른 예측 변수 / 입력 변수 및 자기 상관 오류 측면에서 결과 변수에 대한 시계열 회귀 예측 모델을 달러 단위로 작성하려고합니다. 이러한 종류의 모델을 동적 회귀 모델이라고도합니다. 각 예측 변수에 대한 전달 함수를 식별하는 방법을 배워야하며 그렇게하는 방법에 대해 여러분의 의견을 듣고 싶습니다.

9 time-series  forecasting  dynamic-regression 

인사말, 현재 R에서 다음을 수행하고 있습니다. require(zoo) data <- read.csv(file="summary.csv",sep=",",head=TRUE) cum = zoo(data$dcomp, as.Date(data$date)) data = zoo(data$compressed, as.Date(data$date)) data <- aggregate(data, identity, tail, 1) cum <- aggregate(cum, identity, sum, 1) days = seq(start(data), end(data), "day") data2 = na.locf(merge(data, zoo(,days))) plot(data2,xlab='',ylab='compressed bytes',col=rgb(0.18,0.34,0.55)) lines(cum,type="h",col=rgb(0,0.5,0)) summary.csv의 조각 : date,revision,file,lines,nclass,nattr,nrel,bytes,compressed,diff,dcomp 2007-07-25,16,model.xml,96,11,22,5,4035,991,0,0 2007-07-27,17,model.xml,115,16,26,6,4740,1056,53,777 2007-08-09,18,model.xml,106,16,26,7,4966,1136,47,761 2007-08-10,19,model.xml,106,16,26,7,4968,1150,4,202 …

9 r  time-series  data-visualization  entropy