Arbeiten mit unregelmäßigen Zeitreihen
Entnehmen Sie zu zufälligen Ankunftszeiten Stichproben in Poisson-Prozessen.
Out[1]= | ![](HTMLImages.de/work-with-irregular-time-series/O_15.png) |
Out[2]= | ![](HTMLImages.de/work-with-irregular-time-series/O_16.png) |
Visualisieren Sie die Zeitreihe.
Out[3]= | ![](HTMLImages.de/work-with-irregular-time-series/O_17.png) |
Subtrahieren Sie mit TimeSeriesMapThread die Mittelwertfunktion von der Zeitreihe.
Out[5]= | ![](HTMLImages.de/work-with-irregular-time-series/O_18.png) |
Berechnen Sie mit MovingMap den Mittelwert über einem zentrierten Sliding Window konstanter Breite.
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Out[7]= | ![](HTMLImages.de/work-with-irregular-time-series/O_19.png) |
Erstellen Sie mit TimeSeriesAggregate regelmäßige Zeitreihen der größten Werte in nicht überlappenden Fenstern konstanter Breite.
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Out[9]= | ![](HTMLImages.de/work-with-irregular-time-series/O_20.png) |
Out[10]= | ![](HTMLImages.de/work-with-irregular-time-series/O_21.png) |
Nehmen Sie erneut Stichproben in Zehnerschritten mit Interpolation der Ordnung 0.
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Out[12]= | ![](HTMLImages.de/work-with-irregular-time-series/O_22.png) |
Out[13]= | ![](HTMLImages.de/work-with-irregular-time-series/O_23.png) |
Verwenden Sie die ursprüngliche Zeitreihe als regelmäßige Zeitreihe in Funktionen, die solch eine einheitliche Dateneingabe verlangen.
Out[14]= | ![](HTMLImages.de/work-with-irregular-time-series/O_24.png) |
Out[15]= | ![](HTMLImages.de/work-with-irregular-time-series/O_25.png) |
Out[16]= | ![](HTMLImages.de/work-with-irregular-time-series/O_26.png) |