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Uso de archivos de datos para almacenar series temporales

Los tiempos de llegada en un PoissonProcess son independientes y siguen una ExponentialDistribution. Podemos simular una ruta de un PoissonProcess enviando señales a un Databin en intervalos de tiempo especificados por una simulación de una distribución exponencial.

In[1]:=

SeedRandom["11"]; \[Lambda] = 0.5; times = RandomVariate[ExponentialDistribution[\[Lambda]], 30];

Cree un Databin.

In[2]:=

bin = CreateDatabin[]

Out[2]=

Use los tiempos simulados para enviar 1 a los archivos de datos en intervalos de tiempo.

In[3]:=

Table[DatabinAdd[bin, <|"arrivals" -> 1|>]; Pause[t], {t, times}];

La señal grabada con las marcas de tiempo.

In[4]:=

TimeSeries[bin]

Out[4]=

Extraiga el objeto de TimeSeries.

In[5]:=

ts1 = TimeSeries[bin]["arrivals"]

Out[5]=

Esta serie temporal es muestreada de forma irregular.

In[6]:=

RegularlySampledQ[ts1]

Out[6]=

Asuma TemporalRegularity con el fin de que Accumulate no utilice interpolación para volver a muestrear la serie temporal en relación con el incremento mínimo de tiempo.

In[7]:=

ts2 = Accumulate[TimeSeries[ts1, TemporalRegularity -> True]]

Out[7]=

In[8]:=

DateListStepPlot[ts2, Joined -> False, PlotTheme -> "Detailed"]

Out[8]=

Calcule el parámetro de PoissonProcess a partir de la señal y compare el parámetro de la ExponentialDistribution utilizada para simular marcas de tiempo.

In[9]:=

{FindProcessParameters[ts2, PoissonProcess[\[Mu]]], \[Lambda]}

Out[9]=