TimeSeriesAggregate

TimeSeriesAggregate[tseries,dt]

在宽度为 dt 的非重叠窗口上计算 tseries 的平均值.

TimeSeriesAggregate[tseries,dt,f]

在宽度为 dt 的非重叠窗口中，将函数 f 应用于 tseries 的值.

更多信息

  • TimeSeriesAggregate 通常被用在时间序列分析中，来计算聚合统计，如年平均或月份总计.
  • TimeSeriesAggregate 把时间序列 tseries 拆分成不相交的、左闭右开的、宽度为 dt 的等宽窗口， 并将函数 f 应用于每个时间段内的值.
  • 若某个时间段没有数值，则忽略该时间段.
  • 时间序列 tseries 可以是一个值的列表 {x1,x2,…}、一个时间-数值对的列表 {{t1,x1},{t2,x2},…}、一个 TimeSeries、EventSeries，或是 TemporalData.
  • 窗口宽度 dt 可以为一个正数，一个 Quantity，或者是日期的增量.
  • 窗口设置 {dt,align} 可被用来决定每个窗口内新时间的对齐.
  • 窗口对齐 align 的设置包括 Left，Center（默认）和 Right.
  • 对于多路径 TemporalData，TimeSeriesAggregate 按路径计算.

范例

打开所有单元关闭所有单元

基本范例  (3)

计算相邻数值的平均：

计算金融时间序列的季度标准偏差：

同时合计多条路径：

分段宽度为 0.15，计算平均值：

范围  (20)

基本用途  (3)

将函数 f 映射到分段宽度为 2 的数据上：

窗口宽度为 0.05， 计算第 95 分位数：

分段宽度为 10，求四分位数包络：

数据类型  (8)

分段宽度为 4，用函数 f 聚合一个向量：

求时间-数值对列表的两年平均：

分段宽度为 10，计算 TimeSeries 的最大值：

分段宽度为 10 的情况下，计算 TemporalData 的中位数：

分段宽度为 5 的情况下，计算 EventSeries 的总计：

同时计算多条路径的分段宽度为六个月的方差 (six-month variance)：

聚合向量值数据：

宽度为 5，按分量计算：

可视化：

对含有量的时间序列进行合计：

窗口宽度  (5)

用宽度为 2 的窗口：

等同于：

用日历时间指定窗口宽度：

在跨度为五天的窗口上平均：

用 Quantity 指定窗口宽度：

在跨度为两季度的窗口上平均：

指定一个混合基宽度：

在跨度为三周两天的窗口上平均：

更大的窗口会增加平滑程度：

窗口宽度增加之后的移动平均：

对齐方式  (4)

将新的时间对齐窗口中央：

默认用中央对齐：

将新的时间对齐窗口右边：

将新的时间对齐窗口左边：

比较不同的窗口对齐方式：

所有的值都相等：

时间却非如此：

绘图进行比较：

应用  (2)

市场的波动性  (1)

识别标准普尔 500 指数中高波动性的时段：

五年标准差：

年四分位距:

两年范围：

劳动人口  (1)

基于月份数据可视化加州劳动人口增长的情况：

按年合计数据：

属性和关系  (1)

窗口左闭右开，对齐方式与之无关：

有时会需要更多的时间戳：

Wolfram Research (2014)，TimeSeriesAggregate，Wolfram 语言函数，https://reference.wolfram.com/language/ref/TimeSeriesAggregate.html （更新于 2017 年）.

文本

Wolfram Research (2014)，TimeSeriesAggregate，Wolfram 语言函数，https://reference.wolfram.com/language/ref/TimeSeriesAggregate.html （更新于 2017 年）.

CMS

Wolfram 语言. 2014. "TimeSeriesAggregate." Wolfram 语言与系统参考资料中心. Wolfram Research. 最新版本 2017. https://reference.wolfram.com/language/ref/TimeSeriesAggregate.html.

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Wolfram 语言. (2014). TimeSeriesAggregate. Wolfram 语言与系统参考资料中心. 追溯自 https://reference.wolfram.com/language/ref/TimeSeriesAggregate.html 年

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