时间序列分析中的可变时间步长

jgarcia

你好,

RM干得好!我有一个伟大的时间学习所有不同的功能。

检查时间序列过程，出现了一个疑问。是否有可能以可变时间步长连续运行分析?我找不到任何能让我把时间向量和数据联系起来的东西。在时间序列中，时间总是一个整数计数器吗?

我真的很感谢所有的帮助。
若昂G。

韦塞尔

您可以构造诸如一天中的小时、一周中的哪一天、一年中的哪一个月等属性。
然后学习者可以找到目标和这些属性之间的关系。

也就是说，“窗口”运算符假定样本在时间上是相等间隔的。
如果它们不是，它们仍然被视为在时间上间隔相等。
例如，如果您有系列数据:
x0……X10，窗口尺寸3，视界2，你得到

x-2 x-1 x-0 x+2
X0 x1 x2 x4
X1 x2 x3 x5
X2 x3 x4 x6
X3 x4 x5 x7
X4 x5 x6 x8
X5 x6 x7 x9
X6 x7 x8 x10


在这个例子中，你总是预测未来2个样本值。
根据最后3个样本。
当样本以不同的间隔存在时，您有时可能会预测未来的几个小时，而有时只有几分钟。
这是一个非常奇怪的情况。

因此，通常会聚合数据，使样本在时间上间隔相等。
例如，如果你大约每分钟观察一次，但有很多观察缺失，比如你每分钟观察一次:
0 15 6 8 9 11 12 14 15 ..等

以5分钟为周期汇总数据可能是个好主意，这样您就可以得到
5、10、15、20，等等，它们的间隔很好。