TimeSeriesMapThread

TimeSeriesMapThread[f,tseries]

对于时间序列 tseries 给出 {{t1,f[t1,x1]},{t2,f[t2,x2]},}.

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

对于时间序列 tseries 给出 {{t1,f[t1,x1,a1,b1,]},{t2,f[t2,x2,a2,b2,]},}.

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范例

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基本范例  (2)

对于时间序列中的时间和数值应用函数 f

创建以时间的函数为方差递增的序列:

对数值添加二次趋势:

范围  (7)

基本用途  (2)

把时间3的数值设置为0:

对向量值信号添加与时间相关的噪声:

数据类型  (5)

对时间数值对的列表应用函数 f

TimeSeries 中大于3的时间数值设为1:

可视化整数时间的 TemporalData

EventSeries 中间50个数值为0:

修改含有数量的时间序列的数值:

修改大于2的时间的数值:

应用  (5)

膨胀  (1)

下列是从 1970 到 2010 的地点油价. 这个暑假不对膨胀进行校正:

消费者价格指数 (CPI) 通常用于校正膨胀的历史价格:

使用 CPI 最近的价格校正膨胀价格:

求2001年3月5日的调整油价:

气候  (1)

下面是三年时间内密苏里城市的每月平均温度. 分隔数据的季节和非季节分量:

对季节分量拟合模型:

使用模型来得到非季节分量:

合并分量产生原始数据:

仿真  (1)

使用 TimeSeriesMapThread 模拟转化的随机过程:

模拟 WienerProcess:

对随机样本应用转化来取得布朗桥:

与相应的 BrownianBridgeProcess 比较:

GDP  (1)

研究瑞士国内生产总值估计的差异,单位为美元:

数据的币种:

转换成美元,并根据通货膨胀进行调整:

月相  (1)

创建背景颜色根据月光亮度比例设定的阴历:

创建带有梯度背景的已标记图像的新序列:

图像化阴历:

Wolfram Research (2014),TimeSeriesMapThread,Wolfram 语言函数,https://reference.wolfram.com/language/ref/TimeSeriesMapThread.html.

文本

Wolfram Research (2014),TimeSeriesMapThread,Wolfram 语言函数,https://reference.wolfram.com/language/ref/TimeSeriesMapThread.html.

CMS

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

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

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