تتحرك المتوسط - lowess

مرحبا بكم في Statsmodels8217s وثائق ستاتسموديلز هو وحدة بيثون التي توفر الطبقات والوظائف لتقدير العديد من النماذج الإحصائية المختلفة، وكذلك لإجراء الاختبارات الإحصائية، واستكشاف البيانات الإحصائية. وهناك قائمة واسعة من إحصاءات النتائج غير قابلة للتطبيق لكل مقدر. يتم اختبار النتائج ضد الحزم الإحصائية الحالية للتأكد من صحتها. يتم تحرير الحزمة تحت المصدر المفتوح تعديل بسد (3-شرط) الترخيص. يتم استضافة الوثائق عبر الإنترنت في سورسيفورج. أمثلة الحد الأدنى منذ الإصدار 0.5.0 من ستاتسموديلز. يمكنك استخدام الصيغ على غرار R جنبا إلى جنب مع إطارات البيانات الباندا لتناسب النماذج الخاصة بك. هنا مثال بسيط باستخدام المربعات الصغرى العادية: يمكنك أيضا استخدام صفائف نامبي بدلا من الصيغ: إلقاء نظرة على دير (النتائج) لمعرفة النتائج المتاحة. يتم وصف السمات في results. doc وطرق النتائج لها دوكسترينغز الخاصة بهم. الوثائق الأساسية معلومات عن هيكل وتطوير ستاتسموديلز: إيفيوس 9.5 قائمة الميزات إيفيوس يقدم مجموعة واسعة من الميزات القوية لمعالجة البيانات والإحصاءات وتحليل الاقتصاد القياسي والتنبؤ والمحاكاة وعرض البيانات، والبرمجة. في حين أننا غير قادر ربما قائمة كل شيء، والقائمة التالية تقدم لمحة عن ميزات إيفيوس الهامة: معالجة البيانات الأساسية الرقمية، أبجدية رقمية (سلسلة)، والتاريخ قيمة سلسلة التسميات. مكتبة واسعة من مشغلي وظائف الإحصائية والرياضية والتاريخ وسلسلة. لغة قوية للتعامل مع التعبير وتحويل البيانات الموجودة باستخدام المشغلين والوظائف. تسهل العينات وعينات الكائنات المعالجة على مجموعات فرعية من البيانات. دعم هياكل البيانات المعقدة بما في ذلك البيانات المؤرخة بانتظام، والبيانات غير المنتظمة المؤرخة، والبيانات المقطعية مع معرفات المراقبة، والمؤرخة، وبيانات الفريق غير المؤرخة. ملفات العمل متعددة الصفحات. توفر قواعد البيانات الأصلية، والقائمة على القرص إيفيوس ميزات الاستعلام قوية والتكامل مع ملفات العمل إيفيوس. تحويل البيانات بين إيفيوس ومختلف جداول البيانات والإحصاءات، وتنسيقات قاعدة البيانات، بما في ذلك (على سبيل المثال لا الحصر): ملفات ميكروسوفت أسيس و إكسيل (بما في ذلك. XSLX و. زلسم) وملفات مجموعة بيانات غاوس وملفات نقل ساس وملفات سبس الأصلية والمحمولة، ملفات ستاتا أو تنسيق أسي الخام أو الملفات الثنائية أو هتمل أو قواعد بيانات أودبك والاستعلامات (يتم توفير دعم أودبك فقط في إنتيربريس إديتيون). دعم أولي لربط إيفيوس الإخراج، بما في ذلك الجداول والرسوم البيانية، إلى حزم أخرى، بما في ذلك مايكروسوفت إكسل، وورد و بويربوانت. دعم أوليدب لقراءة ملفات العمل إيفيوس وقواعد البيانات باستخدام عملاء أوليدب علم أو برامج مخصصة. دعم قواعد البيانات الاحتياطي الاحتياطي الاتحادي (فريد). دعم إنتيربريس إديتيون ل غلوبال إنزيت دريبرو و دريباس و هافر أناليتيكش دلكه و فام و إكوين و بلومبرغ و إيا و سيك و داتاسترم و فاكتست و موديس إكونومي داتاباسيس. و إيفيوس مايكروسوفت اكسل الوظيفة الإضافية يسمح لك لربط أو استيراد البيانات من ملفات العمل إيفيوس وقواعد البيانات من داخل إكسيل. دعم السحب والإفلات لقراءة البيانات ببساطة إسقاط الملفات في إيفيوس للتحويل التلقائي وربط البيانات الأجنبية في شكل إيفيوس ملف العمل. أدوات قوية لإنشاء صفحات جديدة لملفات العمل من القيم والتواريخ في السلسلة الحالية. دمج المباراة، والانضمام، إلحاق، مجموعة فرعية، تغيير الحجم، والفرز، وإعادة تشكيل (كومة و أونستاك) وركفيلز. تحويل التردد التلقائي سهل الاستخدام عند نسخ أو ربط البيانات بين صفحات تردد مختلفة. تحويل التردد ومطابقة دمج دعم التحديث الديناميكي كلما تغير البيانات الأساسية. تحديث تلقائي صيغة الصيغة التي يتم إعادة حسابها تلقائيا كلما تغيرت البيانات الأساسية. تحويل التردد سهل الاستخدام: ببساطة نسخ أو ربط البيانات بين صفحات تردد مختلفة. أدوات لإعادة تجميع وتوليد رقم عشوائي للمحاكاة. توليد رقم عشوائي ل 18 وظيفة توزيع مختلفة باستخدام ثلاثة مولدات عدد عشوائي مختلفة. دعم الوصول إلى محرك الأقراص السحابية، مما يسمح لك لفتح وحفظ الملف مباشرة إلى دروببوإكس، أوندريف، محرك جوجل وحسابات صندوق. السلسلة الزمنية معالجة البيانات الدعم المتكامل لمعالجة التواريخ وبيانات السلاسل الزمنية (العادية وغير المنتظمة). دعم البيانات العادية العادية التردد (سنوي، نصف سنوي، ربع سنوي، شهريا، كل شهرين، أسبوعين، عشرة أيام، أسبوعي، يوميا - 5 أيام الأسبوع، يوميا - 7 أيام الأسبوع). دعم البيانات عالية التردد (لحظيا)، مما يسمح لساعات والدقائق والثواني الترددات. وبالإضافة إلى ذلك، هناك عدد من الترددات العادية التي تواجه عادة أقل شيوعا، بما في ذلك متعددة السنوات، كل شهرين، كل أسبوعين، عشرة أيام، وديلي مع مجموعة تعسفية من أيام الأسبوع. وظائف وسلاسل الوقت المتخصصة المتخصصة: تأخر، الاختلافات، الاختلافات في السجل، المتوسطات المتحركة، الخ تحويل التردد: مختلف عالية إلى منخفضة ومنخفضة إلى عالية الطرق. تمهيد الأسي: واحد، مزدوج، هولت الشتاء، و إتس تجانس. المدمج في أدوات لتبييض الانحدار. تصفية هودريك بريسكوت. الفرقة تمرير (تردد) تصفية: باكستر الملك، كريستيانو فيتزجيرالد طول ثابت وعينة كاملة المرشحات غير المتماثلة. التعديل الموسمية: التعداد X-13، X-12-أريما، تراموسيتس، المتوسط ​​المتحرك. الاستيفاء لملء القيم المفقودة ضمن سلسلة: الخطية، سجل الخطية، كاتمل-روم سبلين، الكاردينال سبلين. الإحصاءات ملخصات البيانات الأساسية ملخصات المجموعة. اختبارات المساواة، تي الاختبارات، أنوفا (متوازنة وغير متوازنة، مع أو بدون التباين غير متجانسة)، ويلكوكسون، مان ويتني، ميديان تشي مربع، كروسكال واليس، فان دير وايردن، F - اختبار، سيجيل توكي، بارتليت ، ليفين، براون فورسيث. في اتجاه واحد تبويب عبر تبويب مع تدابير الارتباط (معامل فاي، كرامرز الخامس، معامل الطوارئ) واختبار الاستقلال (بيرسون تشي مربع، ليكليهود نسبة G2). تحليل التباين والترابط بما في ذلك بيرسون، سبيرمان ترتيب الرتبة، كيندلز تاو-أ و تاو-ب وتحليل جزئي. تحليل المكونات الرئيسية بما في ذلك المؤامرات مخيف، بيبلوتس وتحميل المؤامرات، وحسابات درجة المكون المرجح. تحليل العوامل التي تسمح بحساب مقاييس الارتباط (بما في ذلك التباين والترابط) وتقديرات التفرد وتقديرات تحميل العوامل وعوامل العوامل، فضلا عن إجراء عمليات تقدير التقدير ودوران العوامل باستخدام واحد من أكثر من 30 طريقة متعامدة ومائلة مختلفة. دالة التوزيع التجريبي (إدف) اختبارات للتوزيعات العادية، الأسي، القيمة القصوى، اللوجستية، تشي مربع، ويبول، أو غاما (كولموغوروف - سميرنوف، ليليفورس، كرامر فون ميسس، أندرسون دارلينج، واتسون). الرسم البياني، المضلعات التردد، المضلعات تردد الحافة، متوسط ​​الرسم البياني تحولت، سدف الناجي كوانتيل، كوانتيل-كوانتيل، كثافة النواة، تركيب التوزيعات النظرية، بوكسبلوتس. سكاتيربلوتس مع خطوط الانحدار البارامترية وغير المعلمية (لوس، متعدد الحدود المحلية)، نواة الانحدار (نادارايا واتسون، المحلية الخطية، متعدد الحدود المحلية). أو الثقة الحذف. السلسلة الزمنية الترابط الذاتي، الترابط الذاتي الجزئي، الترابط المتبادل، إحصاءات Q. اختبارات السباق غرانجر، بما في ذلك لوحة غرانجر السببية. وحدة اختبارات الجذر: زيادة ديكي فولر، غلس تحولت ديكي فولر، فيليبس بيرون، كبس، إليوت ريتشاردسون-ستوك نقطة الأمثل، نغ بيرون، وكذلك اختبارات لجذور وحدة مع نقاط التوقف. اختبارات التكامل المشترك: جوهانسن، إنغل غرانجر، فيليبس-أولياريس، بارك أضاف المتغيرات، والاستقرار هانسن. اختبارات الاستقلال: بروك، ديشيرت، ششينكمان و ليبارون اختبارات نسبة التباين: لو و ماكينلاي، كيم التمهيد البري، ورايتس رتبة، درجة الترتيب واختبار علامات. والد واختبارات نسبة التباين المقارنة المتعددة (ريتشاردسون وسميث، تشاو ودينينغ). التباين على المدى الطويل وحساب التباين: المتغيرات المتناظرة أو ذات الوجهين على المدى الطويل باستخدام النواة غير الصفية (نيوي-ويست 1987، أندروز 1991)، فارهاك باراميتريك (دن هان و ليفين 1997)، و نواة سابقة الهدوء (أندروز و مونهان 1992) أساليب. بالإضافة إلى ذلك، يدعم إيفيوس أندروز (1991) و نيوي-ويست (1994) طرق اختيار عرض النطاق الترددي التلقائي لمقدر نواة، ومعايير المعلومات القائمة على أساس طرق تحديد طول تأخر ل فارهاك وتقدير بريويتينينغ. لوحة ومجموعة تلو الأخرى والإحصاءات والاختبار. وحدة اختبارات الجذر: ليفين لين تشو، بريتونغ، إم-بيساران شين، فيشر، هادري. اختبارات التكامل المشترك: بيدروني، كاو، مادالا وو. لوحة ضمن التباينات المتسلسلة والمكونات الرئيسية. دوميتريسكو-هورلين (2012) اختبارات السببية لوحة. اختبارات الاعتماد على المقطع العرضي. تقدير الانحدار الخطي وغير العادي المربعات الصغرى (الانحدار المتعدد). الانحدار الخطي مع بدلس على أي عدد من المتغيرات المستقلة. الانحدار القوي. مشتقات تحليلية للتقدير غير الخطية. المربعات الصغرى المرجحة. الأبيض و نيوي الغربية أخطاء قياسية قوية. قد يتم حساب الأخطاء القياسية هاك باستخدام نواة اللامبارامية، فارهاك حدودي، وأساليب النواة بريوينتد، والسماح لطريقة اختيار النطاق الترددي التلقائي أندروز ونيوي الغربية لمقدر نواة، ومعايير المعلومات على أساس طرق اختيار طول تأخر ل فارهاك وتقدير بريويتينينغ. الانحدار الكمي الخطي وأقل الانحرافات المطلقة (لاد)، بما في ذلك كل من سوبيرماركيت هوبرز و بوتسترابينغ الحسابات التبادلية. الانحدار التدريجي مع سبعة إجراءات الاختيار المختلفة. انحدار العتبة بما في ذلك تار و سيتار. أرما و أرماكس النماذج الخطية مع المتوسط ​​المتحرك الانحدار الذاتي، الانحدار الذاتي الموسمية، والأخطاء المتوسط ​​المتحرك المتوسط. النماذج غير الخطية مع مواصفات أر و سار. تقدير باستخدام طريقة باككاستينغ بوكس ​​و جينكينز، مربعات أقل مشروطة، مل أو غلس. نماذج أرفيما متكاملة نسبيا. المتغيرات الآلية و غم الخطي وغير الخطية على مرحلتين متغيرات أقل سكواريينسترومنتال (2SLSIV) وتعميم طريقة لحظات (غم) تقدير. الخطية وغير الخطية 2SLSIV تقدير مع أر و سار الأخطاء. معلومات محدودة أقصى احتمال (ليمل) و K - تقدير الدرجة. مجموعة واسعة من غم مواصفات مصفوفة الترجيح (الأبيض، هاك، قدمت المستخدم) مع السيطرة على الوزن تكرارية مصفوفة. وتشمل خيارات تقدير غم التحديث المستمر (كو) ومجموعة من خيارات الخطأ القياسية الجديدة، بما في ذلك أخطاء ويندميجر القياسية. وتشمل تشخيصات إيفغم محددة أداة اختبار التعامد، اختبار الانحدار إندوجينيتي، اختبار أداة ضعيفة، واختبار نقطة توقف غم محددة. أرتشغارتش غارتش (p، q)، إغارتش، تارتش، مكون غارتش، قوة أرش، غارتش المتكاملة. ويمكن أن تتضمن المعادلة الخطية أو غير الخطية معادلة أرش و أرما لكل من المعادلات المتوسطة و التباين تسمح للمتغيرات الخارجية. عادي، الطلاب t، والتوزيعات خطأ عام. بولرزليف-وولدريدج أخطاء قياسية قوية. داخل وخارج عينة من التنبؤات التباين المشروط والمتوسط، والمكونات الدائمة. ليميتد المتغيرات التابعة المتغيرة الثنائية لوجيت، بروبيت، و غومبيت (القيمة القصوى). أمر لوجيت، بروبيت، وجومبيت (القيمة القصوى). النماذج الخاضعة للرقابة والمتقاطعة مع الأخطاء العادية واللوجستية والقيمة القصوى (توبيت، الخ). عد النماذج مع مواصفات بواسون، ثنائية الحدود السلبية، وشبه الأقصى (قمل) المواصفات. نماذج اختيار هيكمان. هوبرويت أخطاء القياسية قوية. عدد النماذج تدعم نموذج خطي عام أو أخطاء قمل القياسية. هوسمر ليمشو و أندروز الخير من صالح اختبار لنماذج الثنائية. حفظ بسهولة النتائج (بما في ذلك بقايا المعمم والتدرجات) لكائنات إيفيوس جديدة لمزيد من التحليل. ويمكن استخدام محرك تقدير غلم العام لتقدير العديد من هذه النماذج، مع خيار تضمين التباينات القوية. لوحة داتابولد سلسلة الوقت، عبر المقاطع البيانات الخطي والتقدير غير الخطية مع المضافة المقطع العرضي والفترة آثار ثابتة أو عشوائية. اختيار المقدرين غير المتحيزين من الدرجة الثانية (كويز) لفروق المكونات في نماذج التأثيرات العشوائية: سوامي-أرورا، والاس-حسين، وانسبيك-كابتين. 2SLSIV تقدير مع المقطع العرضي والفترة آثار ثابتة أو عشوائية. تقدير مع أخطاء أر باستخدام المربعات الصغرى غير الخطية على مواصفات المحولة المربعات الصغرى المعمم، تقدير 2SLSIV المعمم، تقدير غم السماح المقطع العرضي أو فترة هيتيروسكيداستيك والمواصفات المترابطة. خطي دينامية تقدير البيانات لوحة باستخدام الاختلافات الأولى أو الانحرافات المتعامدة مع محددة سلفا محددة لفترة محددة الصكوك (أريلانو-بوند). لوحة اختبار الارتباط التسلسلي (أريلانو-بوند). وتشمل حسابات الخطأ القياسية قوية سبعة أنواع من الأبيض والأخطاء القياسية تصحيح لوحة (يس) قوية. اختبار قيود المعامل، المتغيرات المحذوفة والمتكررة، اختبار هوسمان للتأثيرات العشوائية المترابطة. وحدة الجذر الاختبارات: ليفين لين تشو، بريتونغ، إم-بيساران شين، فيشر من نوع الاختبارات باستخدام أدف و ب الاختبارات (مادالا وو، تشوي)، هادري. تقدير التكامل المشترك بين الألواح: نظام أولس المعدل بالكامل (فمولس، بيدروني 2000) أو المربعات الصغرى العادية العادية (دولز، كاو، تشينغ 2000، مارك أند سول 2003). تقدير المجموعة المجمعة (بمغ). نماذج الخطية المعممة عادي، بواسون، ذات الحدين، الحدين السلبية، غاما، معكوس غاوسي، مينا الأسي، يعني السلطة، الحدين تربيع الأسر. الهوية، سجل، سجل تكملة، لوجيت، بروبيت، سجل، سجل لوغ-لوغ، عكسية، السلطة، نسبة نسبة الطاقة، بوكس-كوكس، بوكس-كوكس نسبة الارتباط وظائف الارتباط. التباين المسبق وترجيح التردد. ثابت، بيرسون تشي-سك، الانحراف، ومواصفات التشتت المحدد من قبل المستخدم. دعم تقدير واختبار قمل. تسلق التلال التربيعي، نيوتن-رافسون، إرلس - فيشر التهديف، وخوارزميات بهه تقدير. التباين في المعامالت العادية المحسوبة باستخدام هسيان المتوقع أو الملحوظ أو المنتج الخارجي للتدرجات. تقديرات متجانسة قوية باستخدام غلم، هاك، أو هوبرويت الأساليب. معادلة واحدة الانحدار المركب دعم ثلاث طرق تقدير فعالة تماما، أولس المعدلة بالكامل (فيليبس وهانسن 1992)، الكنسي انحدار كونيغراتينغ (بارك 1992)، و أولس الحيوي (سايكونن 1992، ستوك أند واتسون 1993 إنغل أند غرانجر (1987) و فيليبس و وأظهرت اختبارات أولياريس (1990) المتبقية، واختبار هانسنس (1992b) عدم الاستقرار، ومتنزهات (1992) اختبار المتغيرات. المواصفات المرنة للاتجاه والانحدار الحتمية في المعادلة ومحددات الانحدار المشترك مواصفات تقدير متميز تماما من الفروق طويلة المدى ل فمولس و سكر اختيار تلقائي أو ثابت للتخلف عن تأخر دولس ويؤدي إلى التراجع تبييض التباين على المدى الطويل. حسابات أولس ريسكاليد وحسابات الخطأ القياسية قوية ل دولز الحد الأقصى احتمال المستخدم المحدد استخدام تعبيرات سلسلة إفيوس القياسية لوصف المساهمات احتمال السجل. أمثلة لوجهات متعددة الحدود والمشروطة، ونماذج التحول بوكس ​​كوكس، ونماذج التحول اختلال التوازن، نموذج بروبيت s مع أخطاء هيتيروسكيداستيك، لوجيت متداخلة، هيكمان اختيار عينة، و ويبول نماذج الخطر. نظم المعادلات الخطي والتقدير غير الخطي. المربعات الصغرى، 2SLS، تقدير المعادلة المرجح، الانحدار غير المرتبط على ما يبدو، والساحات الأقل ثلاث مراحل. غم مع مصفوفات الترجيح البيضاء و هاك. تقدير أر باستخدام المربعات الصغرى غير الخطية على مواصفات محولة. معلومات كاملة أقصى احتمال (فيمل). تقدير تقديرات الواقع الهيكلي في القيمة المعرضة للخطر من خلال فرض قيود قصيرة أو طويلة المدى. فارس بايسي. وظائف الاستجابة دفعة في مختلف الأشكال الجدولية والرسوم البيانية مع الأخطاء القياسية تحسب تحليليا أو أساليب مونت كارلو. صدمات الاستجابة النبضية المحسوبة من معامل تشولسكي، وحدة واحدة أو مخالفات الانحراف المعياري الواحد (تجاهل الارتباطات)، النبضات المعممة، العوامل الهيكلية، أو شكل فيكتورماتريكس المحدد من قبل المستخدم. فرض واختبار القيود الخطية على معاملات التكامل والاندماج المشترك في نماذج فيك. عرض أو توليد العلاقات المشتركة من نماذج فيك المقدرة. التشخيص واسعة النطاق بما في ذلك: اختبارات السببية غرانجر، واختبارات الاستبعاد تأخر المشتركة، وتقييم معايير طول التأخير، كوريلوغرامز، الترابط الذاتي، الطبيعية واختبار التغايرية، واختبار التكامل المشترك، وغيرها من التشخيصات متعددة المتغيرات. (p، q)، قطري فيش (p، q)، قطري بيك (p، q)، مع المصطلحات غير المتماثلة. اختيار بارامتريزاتيون واسعة لمصطلح معامل فيكس قطري. المتغيرات الخارجية المسموح بها في المعادلة المتوسطة والتباين المعادلات غير الخطية و أر المسموح بها في المعادلات المتوسطة. بولرزليف-وولدريدج أخطاء قياسية قوية. التوزيع العادي للخطأ متعدد الطلاب أو الطلاب اختيار مشتقات رقمية تحليلية أو (سريعة أو بطيئة). (مشتقات أناليتيكش غير متوفرة لبعض النماذج المعقدة.) توليد التباين، التباين، أو الارتباط في مختلف الأشكال الجدولية والرسوم البيانية من نماذج أرش المقدرة. خوارزمية مرشح الفضاء كالمان للفضاء لتقدير النماذج الهيكلية المفردة والمتقدمة من قبل المستخدم. المتغيرات الخارجية في معادلة الدولة ومواصفات التباين المعلمة تماما. إنشاء خطوة واحدة إلى الأمام، تصفيتها، أو تمهيد الإشارات، الدول والأخطاء. ومن الأمثلة على ذلك المعلمات المتغيرة بمرور الوقت، ونماذج أرما المتغيرة المتغيرات، ونماذج التقلبات العشوائية المتتالية. الاختبار والتقييم الفعلي، المجهزة، المؤامرات المتبقية. تختبر اختبارات والد للمعامل الخطي وغير الخطي حدود الثقة التي تبين منطقة الثقة المشتركة لأي وظيفتين من المعلمات المقدرة. معاملات المعامل الأخرى: المعامالت المعيارية ومرونة المعامل وفترات الثقة وعوامل التضخم التباين وتحلل تباين المعامل. المتغيرات المحذوفة والمتكررة لير الاختبارات، المتبقية و تربيع المتبقية كوريلوغرامز والإحصاءات Q-، المتبقي التسلسلية واختبارات لارش. الأبيض، بريوشش باغان، غودفري، هارفي و غليسر اختبارات تغايرية. تشخيص الاستقرار: تشاو نقطة توقف والتنبؤ الاختبارات، كواندت اندروز اختبار نقطة الانطلاق غير معروف، باي-بيرون اختبارات نقطة الاختبار، رامزي ريسيت الاختبارات، أولس تقييم عودية، تأثير الإحصاءات، النفوذ المؤامرات. أرما المعادلات التشخيصية: الرسوم البيانية أو جداول الجذور العكسي لل أر أندور ما متعدد الحدود مميزة، مقارنة النظرية (المقدرة) نمط الارتباط الذاتي مع نمط الترابط الفعلي للمخلفات الهيكلية، وعرض الاستجابة دفعة أرما لصدمة الابتكار وتردد أرما الطيف. حفظ بسهولة النتائج (معاملات، مصفوفات معامل التغاير، بقايا، التدرجات، الخ) إلى الأجسام إيفيوس لمزيد من التحليل. انظر أيضا تقدير وأنظمة المعادلات لإجراء المزيد من إجراءات الاختبار المتخصصة. التنبؤ والمحاكاة التنبؤات الثابتة أو الديناميكية داخل العينة أو خارجها من كائنات المعادلة المقدرة مع حساب الخطأ المعياري للتنبؤ. الرسوم البيانية التنبؤية وتقييم العينة في العينة: رمز، مي، ميب، ثيل معامل عدم المساواة ونسبه أحدث أدوات بناء نموذج للتنبؤ معادلة متعددة والمحاكاة متعددة المتغيرات. ويمكن إدخال المعادلات النموذجية في نص أو كروابط للتحديث التلقائي على إعادة التقدير. عرض هيكل التبعية أو المتغيرات الذاتية والخارجية من المعادلات الخاصة بك. غاوس-سيديل، برويدن و نيوتن نموذج يحلون غير العشوائية و ستوكاستيك المحاكاة. حل غير العشوائي إلى الأمام حل لتوقعات نموذج متسقة. محاكاة ستوشاسيتك يمكن استخدام بقايا بوتسترابد. حل مشاكل التحكم بحيث يحقق المتغير الداخلي هدف محدد من قبل المستخدم. تطبيع معادلة متطورة، إضافة عامل وتجاوز الدعم. إدارة ومقارنة سيناريوهات حل متعددة تنطوي على مجموعات مختلفة من الافتراضات. المدمج في نموذج وجهات النظر والإجراءات عرض نتائج المحاكاة في شكل رسوم بيانية أو جداول. الرسوم البيانية والجداول الخط، نقطة مؤامرة، منطقة، بار، ارتفاع، الموسمية، فطيرة، زي الخط، سكاتيربلوتس، بوكسلوتس، شريط الخطأ، عالية المنخفضة المفتوحة فتح وثيق، ومنطقة الفرقة. قوية وسهلة الاستخدام والرسوم البيانية كاتيغوري وموجزة. التحديث التلقائي للرسوم البيانية التي يتم تحديثها كبيانات أساسية. معلومات المراقبة وعرض القيمة عند تحريك مؤشر الماوس فوق نقطة في الرسم البياني. رسم بياني، متوسطات تاريخية متغيرة، بوليونات تردد، مضلعات تردد الحافة، بوكسلوتس، كثافة النواة، توزيعات نظرية مثبتة، بوكسلوتس، سدف، ناجي، كوانتي، كوانتي-كوانتيل. سكاتيربلوتس مع أي مزيج نواة بارامتري و نونبارامتريك (نادرايا-واتسون، خطية المحلية، متعدد الحدود المحلية) وأقرب خطوط تراجع (لوس) الانحدار، أو علامات الحذف الثقة. التفاعلية نقطة وانقر فوق أو التخصيص القائم على الأوامر. التخصيص واسعة من خلفية الرسم البياني، الإطار، الأساطير، محاور، التحجيم، خطوط، الرموز، النص، التظليل، يتلاشى، مع تحسين ميزات قالب الرسم البياني. التخصيص الجدول مع السيطرة على خط الخلية الوجه والحجم واللون، لون الخلفية الخلية والحدود، ودمج، والتعليق. نسخ و لصق الرسوم البيانية في تطبيقات ويندوز أخرى، أو حفظ الرسوم البيانية كما ملفات تعريف ويندوز العادية أو المحسنة، ملفات بوستسكريبت مغلفة، الصور النقطية، جيف، ينغس أو جبغ. نسخ ولصق الجداول إلى تطبيق آخر أو حفظ إلى رتف، هتمل، أو ملف نصي. إدارة الرسوم البيانية والجداول معا في كائن التخزين المؤقت الذي يتيح لك عرض نتائج متعددة وتحليلات في كائن واحد الأوامر ولغة البرمجة الموجهة كائن المنحى يوفر الوصول إلى عناصر القائمة. تنفيذ دفعة الأوامر في ملفات البرنامج. حلقات وحالة المتفرعة، روتين، ومعالجة الماكرو. السلاسل المتسلسلة وسلاسل المتجهات لمعالجة السلسلة. مكتبة واسعة من سلسلة وسلسلة وظائف قائمة. دعم مصفوفة واسعة: التلاعب مصفوفة، الضرب، انعكاس، كرونيكر المنتجات، حل إيجنفالو، وفريدة من نوعها قيمة التحلل. واجهة خارجية والإضافات إيفيوس دعم خادم أتمتة كوم بحيث البرامج الخارجية أو البرامج النصية يمكن إطلاق أو مراقبة إيفيوس، ونقل البيانات، وتنفيذ أوامر إيفيوس. تقدم إفيوس تطبيق دعم عميل أتمتة كوم لخوادم ماتلاب و R بحيث يمكن استخدام إفيوس لإطلاق أو التحكم في التطبيق أو نقل البيانات أو تنفيذ الأوامر. يوفر إفيوس ميكروسوفت إكسيل الوظيفة الإضافية واجهة بسيطة لجلب والربط من داخل ميكروسوفت إكسيل (2000 والإصدارات الأحدث) لسلسلة وكائنات المصفوفة المخزنة في ملفات العمل إيفيوس وقواعد البيانات. توفر البنية التحتية الوظائف الإضافية إيفيوس الوصول السلس إلى البرامج المعرفة من قبل المستخدم باستخدام الأمر إفيوس القياسية، القائمة، واجهة الكائن. تحميل وتثبيت مسبقا الوظائف الإضافية من موقع إيفيوس. الصفحة الرئيسية حول كونتاكت للحصول على معلومات المبيعات يرجى البريد الالكتروني ساليسيفيس للحصول على الدعم الفني يرجى البريد الالكتروني سوبورتيفيوس يرجى تضمين الرقم التسلسلي الخاص بك مع جميع المراسلات البريد الإلكتروني. للحصول على معلومات الاتصال الإضافية، راجع صفحة حول تحليل سلسلة الوقت وتطبيقاته: مع أمثلة R R إصلاح سلسلة زمنية سريعة تستخدم الصفحة جافا سكريبت لتسليط الضوء على بناء الجملة. ليس من الضروري تشغيله، ولكن سوف يكون من الصعب قراءة التعليمات البرمجية. هذا هو مجرد نزهة قصيرة في الوقت المحدد سيريس حارة. نصيحتي هي لفتح R واللعب جنبا إلى جنب مع البرنامج التعليمي. نأمل، قمت بتثبيت R وجدت رمز على سطح المكتب الخاص بك الذي يبدو وكأنه R. حسنا، هو R. إذا كنت تستخدم لينكس، ثم التوقف عن النظر لأنه ليس هناك. مجرد فتح محطة وأدخل R (أو تثبيت R ستوديو.) إذا كنت تريد المزيد على الرسومات سلسلة الوقت، وخاصة باستخدام ggplot2. راجع الرسومات سريعة الإصلاح. ويهدف الإصلاح السريع لفضح لك الأساسية R قدرات سلسلة الوقت ويتم تصنيف متعة للأشخاص الذين تتراوح أعمارهم بين 8 إلى 80. وهذا ليس المقصود أن يكون درسا في تحليل سلسلة زمنية، ولكن إذا كنت تريد واحد، قد حاول هذا قصيرة سهلة بالطبع: لوز خطوات الطفل. أول جلسة R. الحصول على مريحة، ثم تبدأ لها ومحاولة بعض إضافة بسيطة: حسنا، الآن أنت خبير استخدام R. كانوا يحصلون على أستسا الآن: الآن بعد أن قمت بتحميلها، يمكننا أن نبدأ. دعونا نذهب أولا، ولعب جيدا مع مجموعة بيانات جونسون أمبير جونسون. وشملت في أستسا كما جي. أن دينوميت حرف من الأوقات الجيدة. أولا، ننظر في الأمر. وترى أن جي هو مجموعة من 84 أرقام تسمى كائن سلسلة زمنية. سيريموف الكائنات الخاصة بك: إذا كنت ماتلاب (أو ما شابه) المستخدم، قد تعتقد جي هو 84 مرة 1 ناقلات، ولكن لا. لديها النظام وطول، ولكن لا أبعاد (أي صفوف، لا أعمدة). R يدعو هذه الأنواع من ناقلات الكائنات لذلك عليك أن تكون حذرا. في R، المصفوفات لها أبعاد ولكن ناقلات لا - أنها مجرد نوع من تعلق حول في الفضاء الإلكتروني. الآن، دعونا جعل كائن سلسلة الوقت الشهري الذي يبدأ في يونيو من عام 2293. ندخل دوامة. لاحظ أن بيانات جونسون و جونسون هي أرباح ربع سنوية، وبالتالي فإن لديها تردد 4. سلسلة زمنية زردوز هي البيانات الشهرية، وبالتالي فقد تردد 12. يمكنك أيضا الحصول على بعض الأشياء المفيدة مع كائن تيسي، على سبيل المثال: الآن محاولة مؤامرة من بيانات جونسون جونسون: الرسم البياني هو أكثر نزوة قليلا من رمز سيعطي. لمزيد من التفاصيل، راجع صفحة "إصلاح الرسومات السريعة". هذا ينطبق على بقية المؤامرات سترى هنا. جرب هذه ومعرفة ما يحدث: وأثناء وجودك هنا، تحقق من plot. ts و ts. plot. لاحظ أنه إذا كانت البيانات الخاصة بك كائن سلسلة زمنية، سوف مؤامرة () تفعل خدعة (لمؤامرة زمنية بسيطة، وهذا هو). وإلا، سوف plot. ts () إكراه الرسم في مؤامرة زمنية. ماذا عن الترشيحطرق سلسلة جونسون أمب جونسون باستخدام متوسط ​​متحرك من جانبين يتيح محاولة هذا: فج (t) 8539 جي (t-2) frac14 جي (t) 1 frac14 جي (t) frac14 جي (t1) 8539 جي t2) وأيضا إضافة لويس (لويس - أنت تعرف الروتين) تناسب للمتعة. يتيح الفرق تسجيل البيانات وندعوه دلج. ثم لعب بشكل جيد مع دلجي. الآن رسم بياني ومؤامرة Q-Q، واحدة على رأس الأخرى (ولكن بطريقة لطيفة): يتيح التحقق من هيكل الارتباط دلجي باستخدام تقنيات مختلفة. أولا، ننظر جيدا في شبكة من سكاتيربلوتس من دلج (t) مقابل القيم المتخلفة. خطوط هي لويس تناسب والعينة أسف الأزرق في المربع. الآن يتيح إلقاء نظرة على أسف و باسف من دلجي. لاحظ أن محور لاغ هو من حيث التردد. لذلك 1،2،3،4،5 تتوافق مع التأخر 4،8،12،16،20 لأن التردد 4 هنا. إذا كنت لا تحب هذا النوع من العلامات، يمكنك استبدال دلج في أي من أعلاه من قبل تيسي (دلجي، freq1) على سبيل المثال. أسف (تيسي (دلج، freq1)، 20) الانتقال، يتيح محاولة تحلل هيكلي من سجل (جي) خطأ موسم الاتجاه باستخدام لويس. إذا كنت ترغب في فحص البقايا، على سبيل المثال، ثيري في dogtime. series، 3. العمود الثالث من السلسلة الناتجة (المكونات الموسمية والاتجاه في العمودين 1 و 2). تحقق من أسف من المخلفات، أسف (dogtime. series، 3) بقايا أرنت أبيض - لا حتى قريبة. يمكنك أن تفعل قليلا (القليل جدا) أفضل باستخدام نافذة الموسمية المحلية، بدلا من النافذة العالمية المستخدمة من قبل تحديد لكل. اكتب ستل للحصول على التفاصيل. ثيريس أيضا شيء يسمى ستروكتس التي من شأنها أن تناسب النماذج الهيكلية البارامترية. نحن لا نستخدم هذه الوظائف في النص عندما نقدم النمذجة الهيكلية في الفصل 6 لأننا نفضل استخدام برامجنا الخاصة. لوز هذا هو الوقت المناسب لشرح. في ما سبق، الكلب هو كائن يحتوي على مجموعة من الأشياء (المصطلح التقني). إذا كنت اكتب الكلب. سترى المكونات، وإذا قمت بكتابة ملخص (الكلب) عليك الحصول على ملخص قليلا من النتائج. واحد من مكونات الكلب هو time. series. الذي يحتوي على سلسلة الناتجة (الموسمية، الاتجاه، والباقي). لرؤية هذا المكون من كلب الكائن. يمكنك كتابة dogtime. series (وسترى 3 سلسلة، وآخر منها يحتوي على المخلفات). وهذه هي قصة. سترى المزيد من الأمثلة ونحن نتحرك على طول. والآن جيدا مشكلة من الفصل 2. كانت لتناسب سجل الانحدار (جي) بيتايمي ألفا 1 Q1 ألفا 2 Q2 ألفا 3 Q3 ألفا 4 Q4 إبسيلون حيث تشى هو مؤشر للربع الأول 1،2،3،4 . ثم فحص جيدا البقايا. يمكنك عرض مصفوفة نموذج (مع المتغيرات وهمية) بهذه الطريقة: الآن تحقق من ما حدث. ننظر إلى مؤامرة من الملاحظات والقيم المجهزة لها: مما يدل على أن مؤامرة من البيانات مع تناسب فرضه لا يستحق الفضاء السيبراني يستغرق. ولكن مؤامرة من المخلفات و أسف من المخلفات يستحق وزنه في جول: هل تلك البقايا تبدو بيضاء تجاهل الارتباط 0-تأخر، ودائما 1. تلميح: الجواب هو لا. وبالتالي فإن الانحدار أعلاه هو نوغاتوري. حتى ماذا يكون العلاج عذرا، عليك أن تأخذ الطبقة لأن هذا ليس درسا في السلاسل الزمنية. حذرت لك في الأعلى. عليك أن تكون حذرا عندما تراجعت سلسلة زمنية واحدة على مكونات متخلفة من آخر باستخدام لم (). هناك حزمة تسمى دينلم التي تجعل من السهل لتناسب الانحدارات المتخلفة، و إل مناقشة هذا الحق بعد هذا المثال. إذا كنت تستخدم لم (). ثم ما عليك القيام به هو ربط سلسلة معا باستخدام ts. intersect. إذا كنت لا تعادل سلسلة معا، فإنها لن تكون محاذاة بشكل صحيح. هيريس مثال على تراجع وفيات القلب والأوعية الدموية أسبوعيا (سمورت) على تلوث الجسيمات (جزء) في القيمة الحالية وأربعة أسابيع متأخرة (حوالي شهر). للحصول على تفاصيل حول مجموعة البيانات، راجع الفصل 2. تأكد من تحميل أستسا. ملاحظة: لم تكن هناك حاجة لإعادة تسمية تأخر (جزء، -4) إلى part4. مجرد مثال على ما يمكنك القيام به. بديل عن ما سبق هو دينلم الحزمة التي يجب أن تكون مثبتة، بطبيعة الحال (كما فعلنا ل أستسا هناك في البداية). بعد تثبيت الحزمة، يمكنك أن تفعل المثال السابق على النحو التالي: حسنا، وقتها لمحاكاة. العمود الفقري لمحاكاة أريما هو arima. sim (). وإليك بعض الأمثلة لا يظهر الإخراج هنا حتى أنت بنفسك. باستخدام أستسا من السهل لتناسب نموذج أريما: قد تكون أتساءل عن الفرق بين إيك و إيك أعلاه. لذلك عليك أن تقرأ النص أو مجرد لا تقلق بشأن ذلك لأنه لا يستحق تخريب يومك التفكير في ذلك. ونعم، تلك البقايا تبدو بيضاء. إذا كنت تريد أن تفعل التنبؤ أريما، يتم تضمين sarima. for في أستسا. والآن لبعض الانحدار مع أخطاء أوتوكوريلاتد. وكان من المقرر أن يتناسب مع النموذج M t ألفا بيتات غاماب t t t حيث M t و P t هي نسبة الوفيات (كمورت) والجسيمات (الجزء)، و e t هو خطأ أوتوكورلاتد. أولا، القيام تناسب عملية شريان الحياة للسودان والتحقق من المخلفات: تناسب الآن نموذج التحليل المتبقي (لا يظهر) تبدو مثالية. هيريس نموذج أرماكس، M t بيتا 0 في 1 M t-1 في 2 M t-2 بيتا 1 t بيتا 2 T t-1 بيتا 3 P t بيتا 4 P t-4 e t. حيث قد يكون t t أوتوكورلاتد. أولا نحاول أرماكس (p2، q0)، ثم ننظر في بقايا وتحقيق ثيريس أي ارتباط اليسار، لذلك تم القيام به. وأخيرا، تحليل طيفي كيكي: هذا كل شيء في الوقت الراهن. إذا كنت تريد المزيد من الرسومات في الوقت المحدد، راجع صفحة الرسومات سريعة الإصلاح.