TimeSeriesMapThread

TimeSeriesMapThread[f,tseries]

時系列 tseries について{{t1,f[t1,x1]},{t2,f[t2,x2]},…}を与える．

TimeSeriesMapThread[f,tseries,{{a1,a2,…},{b1,b2,…},…}]

時系列 tseries について{{t1,f[t1,x1,a1,b1,…]},{t2,f[t2,x2,a2,b2,…]},…}を与える．

詳細

  • TimeSeriesMapThreadは，規則的な間隔の時系列と不規則な間隔の時系列に用いることができる．
  • 入力 tseries は，値のリスト{x1,x2,…}，時点と値のペアのリスト{{t1,x1},{t2,x2},…}，TimeSeries，EventSeries，TemporalDataのいずれでもよい．
  • TimeSeriesMapThreadは tseries の経路に縫い込まれる．

例題

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例  (2)

関数 f を時系列の時点と値に適用する：

分散が増加していく数列を時間の関数として作る：

値に二次トレンドを加える：

スコープ  (7)

基本的な用法  (2)

時点3の値を0に設定する：

時間に依存するノイズをベクトル値信号に加える：

データの型  (5)

関数 f 時点と値のペアのリストに適用する：

TimeSeries中の3より大きい時点の値を1に設定する：

整数時についてのTemporalDataを可視化する：

EventSeriesの中央の50の値を0に設定する：

数量を含む時系列の値を変更する：

2より大きい時の値を変更する：

アプリケーション  (5)

インフレ  (1)

次は，1970年から2010年までのスポット原油価格である．このデータにはインフレ調整は行われていない：

消費者物価指数(CPI)は，しばしば，過去の価格にインフレ調整を施すために使われる：

消費者物価指数の最も新しい価格を用いてインフレ調整した価格：

2001年3月5日の調整後の原油価格を求める：

天候  (1)

次は，ミズーリ州のある町の，3年間の月ごとの気温の平均である．このデータを，季節要因と季節要因ではないものに分ける：

季節要因について，モデルをフィットする：

このモデルを使って季節要因ではないものを得る：

要因を組み合せるともとのデータが得られる：

シミュレーション  (1)

TimeSeriesMapThreadを使って変換されたランダム過程のシミュレーションを行う：

WienerProcessのシミュレーションを行う：

ランダムサンプルに変換を適用し，ブラウン橋を得る：

対応するBrownianBridgeProcessと比較する：

GDP  (1)

スイスのGDP（単位：米ドル）推定における矛盾について調べる：

データが与えられる通貨単位：

米ドルに変換し，インフレ調整を行う：

月相  (1)

背景色が照らされている月の部分に依存する陰暦の暦を作る：

一連のラベル付き画像を背景勾配で作る：

陰暦暦を可視化する：

Wolfram Research (2014), TimeSeriesMapThread, Wolfram言語関数， https://reference.wolfram.com/language/ref/TimeSeriesMapThread.html.

テキスト

Wolfram Research (2014), TimeSeriesMapThread, Wolfram言語関数， https://reference.wolfram.com/language/ref/TimeSeriesMapThread.html.

CMS

Wolfram Language. 2014. "TimeSeriesMapThread." Wolfram Language & System Documentation Center. Wolfram Research. https://reference.wolfram.com/language/ref/TimeSeriesMapThread.html.

APA

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

BibTeX

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BibLaTeX

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