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MinimumTimeIncrement[tes]

時系列データまたは事象系列データ tes における最小の時間増分を与える．

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MinimumTimeIncrement

MinimumTimeIncrement[tes]

時系列データまたは事象系列データ tes における最小の時間増分を与える．

詳細

  • MinimumTimeIncrementは，通常，時系列におけるデータ損失を回避するための適切な一様再サンプリングの刻み幅を求めるために用いられる．
  • 時点{t1,t2,…,tn}について，最小の時間増分はMin[{t2-t1,t3-t2,…,tn-tn-1}]で与えられる．
  • 次は，時系列または事象系列のデータ tes の可能な形である．P
  • TimeSeries[…]連続的で時間順に並んだサンプルデータ
    EventSeries[…]値を伴う時間的事象の集合
    TemporalData[…]時間と値のペアから構成される1本以上の経路
    {{t1,x1},{t2,x2},…}時間と値のペアのリスト
    {x1,x2,…}0から始まる整数時刻が暗黙に与えられた値のリスト
  • 最小の時間増分は，数値または時間的数量でよい．
  • 最小の時間増分は tes の粒度の影響を受ける． »
  • MinimumTimeIncrement は，複数の経路を持つTemporalDataオブジェクトに対して，経路ごとに縫い込まれる． »

例題

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例  (3)

時系列についての最小の時間増分を求める：

Wolfram Language code: Sort@RandomDate[5, DateGranularity -> "Day"]
Wolfram Language code: TimeSeries[Range[5], {%}]
Wolfram Language code: MinimumTimeIncrement[%]

規則的にサンプリングされた時系列における最小の時間増分は，日型でよい：

Wolfram Language code: TimeSeries[Range[10], {Automatic, Today, "BusinessDay"}]
Wolfram Language code: MinimumTimeIncrement[%]

経路集合についての最小の時間増分を求める：

Wolfram Language code: RandomFunction[PoissonProcess[3], {1, 100}, 3]
Wolfram Language code: MinimumTimeIncrement[%]

スコープ  (8)

ベクトルの MinimumTimeIncrementは常に1である：

Wolfram Language code: MinimumTimeIncrement[RandomReal[10, 100]]

時点と値のペアのリストについてMinimumTimeIncrementを求める：

Wolfram Language code: MinimumTimeIncrement[d = {{1, Subscript[``v``, 1]}, {2, Subscript[``v``, 2]}, {2.5, Subscript[``v``, 3]}, {4, Subscript[``v``, 4]}}]

以下でも同じ結果がでる：

Wolfram Language code: Min[Differences[d[[All, 1]]]]

暦時間で計測された時点と値のペアについての増分は，絶対時間で与えられる：

Wolfram Language code: MinimumTimeIncrement[{{"2000", Subscript[``v``, 1]}, {"2001", Subscript[``v``, 2]}, {"2002", Subscript[``v``, 3]}, {"2003", Subscript[``v``, 4]}}]

TimeSeriesについてのMinimumTimeIncrementを求める：

Wolfram Language code: TimeSeries[{Subscript[``v``, 1], Subscript[``v``, 2], Subscript[``v``, 3], Subscript[``v``, 4]}, {"2026", Automatic, "Year"}]
Wolfram Language code: MinimumTimeIncrement[%]

EventSeriesのMinimumTimeIncrementを求める：

Wolfram Language code: EventSeries[<||>, {DateObject[{2026, 1, 5}], DateObject[{2026, 3, 5}], {3, "Holiday"}}]
Wolfram Language code: MinimumTimeIncrement[%]

時系列において自動的に計算された規則的な刻み幅に対するMinimumTimeIncrementを求める：

Wolfram Language code: TimeSeries[{Subscript[``v``, 1], Subscript[``v``, 2], Subscript[``v``, 3], Subscript[``v``, 4]}, {DateObject[{2026, 6, 7}, "Day"], DateObject[{2026, 9, 12}, "Day"], Automatic}]
Wolfram Language code: MinimumTimeIncrement[%]

多成分時系列であっても，時点の集合は一つしか持たないので，最小の時間刻みも一つである：

Wolfram Language code: TimeSeries[{{.1, "cat"}, {.2, "dog"}, {.3, "fox"}}, {{Yesterday, Today, Tomorrow}}, {"a", "b"}]
Wolfram Language code: MinimumTimeIncrement[%]

集合中の各経路については，別々の増分が与えられる：

Wolfram Language code: RandomFunction[PoissonProcess[5], {0, 10}, 3]
Wolfram Language code: MinimumTimeIncrement[%]

アプリケーション  (1)

PoissonProcessのシミュレーションにおけるのジャンプ間の最小距離を求める：

Wolfram Language code: ts = RandomFunction[PoissonProcess[3], {1, 30}]
Wolfram Language code: ListPlot[ts]
Wolfram Language code: MinimumTimeIncrement[ts]

特性と関係  (6)

空の系列については最小時間増分は定義されていない：

Wolfram Language code: EventSeries[{}]
Wolfram Language code: MinimumTimeIncrement[%]

タイムスタンプが一つしかない系列については，最小時間増分は定義されない：

Wolfram Language code: EventSeries[{1}, {{Today}}]
Wolfram Language code: MinimumTimeIncrement[%]

数値タイムスタンプに対してのMinimumTimeIncrementは，いかなる単位でも与えられていない：

Wolfram Language code: EventSeries[{1, 2}, {{E, Pi}}]
Wolfram Language code: MinimumTimeIncrement[%]

規則的な時系列についての最小の時間増分：

Wolfram Language code: reg = TimeSeries[Range[10], {1, 10}]
Wolfram Language code: Tally @ Differences[reg["Times"]]
Wolfram Language code: MinimumTimeIncrement[reg]

不規則な時系列について：

Wolfram Language code: irreg = TimeSeries[Range[10], {Accumulate@RandomChoice[{1, 2, 3}, 10]}]
Wolfram Language code: Tally @ Differences[irreg["Times"]]
Wolfram Language code: MinimumTimeIncrement[irreg]

時系列の粒度は最小時間増分に影響する:

Wolfram Language code: dates = {DateObject[{2026, 3, 5}, "Day"], DateObject[{2026, 8, 11}, "Day"], DateObject[{2026, 10, 27}, "Day"]};
Wolfram Language code: TimeSeries[Range[3], {dates}]
Wolfram Language code: MinimumTimeIncrement[%]
Wolfram Language code: TimeSeries[Range[3], {dates}, DateGranularity -> "Month"]
Wolfram Language code: MinimumTimeIncrement[%]

RegularlySampledQを使って時間の増分が一定かどうかを見る：

Wolfram Language code: RandomFunction[ARProcess[{.1}, 1], {1, 100}]
Wolfram Language code: RegularlySampledQ[%]
Wolfram Language code: RandomFunction[PoissonProcess[3], {1, 100}]
Wolfram Language code: RegularlySampledQ[%]
Wolfram Research (2014), MinimumTimeIncrement, Wolfram言語関数， https://reference.wolfram.com/language/ref/MinimumTimeIncrement.html （2026年に更新）.

テキスト

Wolfram Research (2014), MinimumTimeIncrement, Wolfram言語関数， https://reference.wolfram.com/language/ref/MinimumTimeIncrement.html （2026年に更新）.

CMS

Wolfram Language. 2014. "MinimumTimeIncrement." Wolfram Language & System Documentation Center. Wolfram Research. Last Modified 2026. https://reference.wolfram.com/language/ref/MinimumTimeIncrement.html.

APA

Wolfram Language. (2014). MinimumTimeIncrement. Wolfram Language & System Documentation Center. Retrieved from https://reference.wolfram.com/language/ref/MinimumTimeIncrement.html

BibTeX

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BibLaTeX

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