Moving Media Frequenza Risposta Matlab

Codice sorgente avanzato. Com 2015/10/31 Matlab codice sorgente per il riconoscimento biometrico è stato aggiornato. Riduzione dei costi. tutto il software viene fornito con grossi sconti, molti codici sono offerti gratuitamente. migliori prestazioni. alcuni bug minori sono Beed fisso. funzionalità software avanzate. molti codici sono stati migliorati in termini di velocità e di gestione della memoria. Seguici su Twitter Seguici su Facebook Seguici su YouTube Seguici su LinkedIn aiuto in tempo reale. connetterci ora con WhatsApp 393207214179 Video tutorial. software è intuitivo, facile da capire e ben documentato. Per la maggior parte dei codici di molti tutorial video sono stati pubblicati sul nostro canale YouTube. Abbiamo anche sviluppare software on-demand. Per qualsiasi domanda si prega di contattarci via email. Partecipa us21.06.2005 Un sistema biometrico può essere visto come un sistema di riconoscimento modello composto da tre moduli principali: il modulo sensore, il modulo estrazione delle caratteristiche e il modulo funzione corrispondente. La progettazione di un tale sistema è studiato nel contesto di molte modalità di uso comune biometrici - impronte digitali, volto, parola, canto, iris. saranno presentati vari algoritmi che sono stati sviluppati per ciascuna di queste modalità. 16.05.2006 Una rete neurale è un gruppo interconnesso di neuroni biologici. Nell'uso moderno il termine può anche riferirsi a reti neurali artificiali, che sono costituiti da neuroni artificiali. Così il termine Neural Network specifica due concetti distinti: - Una rete neurale è un plesso di neuroni collegati o funzionalmente collegati nel sistema nervoso periferico o del sistema nervoso centrale. - Nel campo delle neuroscienze, il più delle volte si riferisce a un gruppo di neuroni da un sistema nervoso che sono adatte per analisi di laboratorio. reti neurali artificiali sono stati progettati per modellare alcune proprietà delle reti neurali biologiche, se la maggior parte delle applicazioni sono di natura tecnica rispetto a modelli cognitivi. Le reti neurali sono fatte di unità che sono spesso presume essere semplice, nel senso che il loro stato può essere descritto dai numeri singoli, i loro valori di attivazione. Ogni unità genera un segnale di uscita sulla base della sua attivazione. Le unità sono collegate tra loro in modo specifico, ogni connessione avente peso individuale (nuovo descritto da un singolo numero). Ogni unità invia il proprio valore di uscita di tutte le altre unità a cui hanno una connessione in uscita. Attraverso questi collegamenti, l'uscita di una unità può influenzare le attivazioni delle altre unità. L'unità ricevente calcola i collegamenti sua attivazione prendendo una somma pesata dei segnali di ingresso (ossia moltiplica ciascun segnale di ingresso con il peso corrispondente a quella connessione e aggiunge questi prodotti). L'uscita è determinata dalla funzione di attivazione basato su questa attivazione (ad esempio l'unità genera output o incendi se l'attivazione è superiore ad un valore di soglia). Reti apprendono cambiando i pesi delle connessioni. In generale, una rete neurale è composto da un gruppo o gruppi di neuroni collegate fisicamente o funzionalmente associati. Un singolo neurone può essere collegato a molti altri neuroni e il numero totale di neuroni e connessioni in una rete può essere estremamente grande. Connessioni, chiamati sinapsi sono di solito formate da assoni a dendriti, anche se microcircuiti dendrodentritic e altre connessioni sono possibili. Oltre alla segnalazione elettrica, ci sono altre forme di segnalazione che derivano da neurotrasmettitore diffusione, che hanno un effetto sul segnale elettrico. Così, come altre reti biologiche, reti neurali sono estremamente complessi. Mentre una descrizione dettagliata dei sistemi neurali sembra attualmente irraggiungibile, raggiungere progressivamente una migliore comprensione dei meccanismi di base. L'intelligenza artificiale e la modellazione cognitiva cercare di simulare alcune proprietà delle reti neurali. Mentre simile nelle loro tecniche, il primo ha l'obiettivo di risolvere compiti particolari, mentre la seconda mira a costruire modelli matematici di sistemi neurali biologici. Nel campo dell'intelligenza artificiale, le reti neurali artificiali sono stati applicati con successo per il riconoscimento vocale, l'analisi delle immagini e controllo adattativo, per costruire agenti software (in computer e video giochi) o robot autonomi. La maggior parte delle reti neurali artificiali attualmente impiegati per l'intelligenza artificiale sono basati su stima statistica, ottimizzazione e teoria del controllo. Il campo modellizzazione cognitiva è la modellazione fisico o matematico del comportamento dei sistemi neurali che vanno dal livello neurale individuale (es modellare le curve di risposta picco di neuroni ad uno stimolo), attraverso il livello di cluster neurali (es modellare il rilascio e gli effetti della dopamina nei gangli basali) all'organismo completa (es modellazione comportamentale della risposta agli stimoli organismi). 11.06.2007 Gli algoritmi genetici costituiscono una classe di ricerca, l'adattamento, e tecniche di ottimizzazione sulla base dei principi di evoluzione naturale. Gli algoritmi genetici sono stati sviluppati da Olanda. Altri algoritmi evolutivi sono le strategie di evoluzione, la programmazione evolutiva, sistemi classificatori, e programmazione genetica. Un algoritmo evolutivo mantiene una popolazione di soluzioni candidate e valuta la qualità di ciascun candidato soluzione secondo una funzione di fitness specifico problema, che definisce l'ambiente per l'evoluzione. Le nuove soluzioni candidate sono creati selezionando i membri relativamente fit della popolazione e ricombinandoli attraverso vari operatori. Specific algoritmi evolutivi dier nella rappresentazione di soluzioni, il meccanismo di selezione ei dettagli degli operatori di ricombinazione. In un algoritmo genetico, soluzioni candidate sono rappresentati come stringhe di caratteri di una data alfabetico (spesso binario). In un particolare problema, una mappatura tra queste strutture genetiche e lo spazio soluzione originale è da sviluppare, e una funzione di fitness deve essere definito. La funzione di fitness misura la qualità della soluzione corrispondente ad una struttura genetica. In un problema di ottimizzazione, la funzione di fitness calcola semplicemente il valore della funzione obiettivo. In altri problemi, fitness potrebbe essere determinato da un ambiente coevolutivo costituito da altre strutture genetiche. Per esempio, si potrebbe studiare le proprietà di equilibrio dei problemi della teoria dei giochi quale una popolazione di strategie evolve con l'idoneità di ogni strategia definita come il guadagno medio contro gli altri membri della popolazione. Un algoritmo genetico inizia con una popolazione di soluzioni candidate generati casualmente. La prossima generazione si crea ricombinando candidati promettenti. La ricombinazione coinvolge due genitori scelti a caso dalla popolazione, con le probabilità di selezione sbilanciata in favore dei candidati relativamente in forma. I genitori vengono ricombinati tramite un operatore di crossover, che divide le due strutture genetiche Oltre aa caso scelto posizioni, e si unisce un pezzo da ciascun genitore per creare una prole (come salvaguardia contro la perdita di diversità genetica, mutazioni casuali sono occasionalmente introdotti nel prole). L'algoritmo valuta l'idoneità della prole e sostituisce uno dei membri relativamente inadatti della popolazione. Le nuove strutture genetiche vengono prodotte fino al completamento della generazione. generazioni successive vengono creati nello stesso modo fino a criterio di terminazione ben definita è soddisfatta. La popolazione finale fornisce un insieme di soluzioni candidate, uno o più dei quali può essere applicata al problema originale. Anche se gli algoritmi evolutivi non sono garantiti per trovare l'ottimo globale, possono trovare una soluzione accettabile in tempi relativamente brevi in ​​una vasta gamma di problemi. Gli algoritmi evolutivi sono stati applicati a un gran numero di problemi in ingegneria, informatica, scienza cognitiva, economia, scienza del management, e altri campi. Il numero di applicazioni pratiche è stato in costante aumento, soprattutto dopo la fine del 1980. applicazioni aziendali tipiche riguardano la pianificazione della produzione, del lavoro-negozio di pianificazione, e di altri problemi combinatori difficili. Gli algoritmi genetici sono stati applicati anche alle domande teoriche nei mercati economici, per la previsione di serie temporali, e per la stima econometrica. algoritmi genetici String-based sono stati applicati alla ricerca di strategie di mercato-temporali sulla base dei dati fondamentali per i mercati azionari e obbligazionari. 23.04.2006 Un elenco di linguaggi di programmazione matrice a base di: Scilab - Scilab è un pacchetto software scientifico per calcolo numerico che forniscono un potente ambiente di elaborazione aperto per applicazioni di ingegneria e scientifiche. Sviluppato a partire dal 1990 da ricercatori provenienti da INRIA e ENPC, è ora mantenuta e sviluppata dal Consorzio Scilab dalla sua creazione nel maggio 2003. Il progetto R per il calcolo statistico - R è un ambiente software gratuito per il calcolo statistico e la grafica. Si compila e gira su una vasta gamma di piattaforme UNIX, Windows e MacOS. Octave - Octave è un linguaggio di alto livello, destinati in primo luogo per il calcolo numerico. Essa fornisce una comoda interfaccia a riga di comando per la risoluzione di problemi lineari e non lineari numericamente, e per l'esecuzione di altri esperimenti numerici usando un linguaggio che è per lo più compatibile con Matlab. Esso può essere utilizzato anche come un linguaggio batch-oriented. Python - Python è un linguaggio di programmazione dinamico orientato agli oggetti che può essere utilizzato per vari tipi di sviluppo software. Offre un forte sostegno per l'integrazione con altri linguaggi e strumenti, è dotato di ampie librerie standard, e può essere imparato in pochi giorni. Molti programmatori Python riportano aumenti di produttività ed una sensazione di lingua incoraggia lo sviluppo di qualità superiore, più gestibile code. GEOS 585A, Applied Time Series Analysis Telefono: (520) 621-3457 Fax: (520) 621-8229 Orario di ricevimento Venerdì, 1 : 00-6: 00 PM (si prega di e-mail per programmare riunioni) del corso strumenti Descrizione analisi nel dominio del tempo e della frequenza vengono introdotti nel contesto della serie di tempo di campionamento. Io uso un set di dati di serie temporali di esempio per illustrare i metodi e modificare il set di dati ogni semestre il corso viene offerto. Quest'anno il set di dati campione proviene da un progetto NSF sulla variabilità del manto nevoso in American bacino del fiume della California. Questo set di dati comprende cronologie anelli degli alberi, indici climatici, record deflusso, e serie temporali di equivalente neve-acqua misurata presso le stazioni di neve portate. Sarà assemblare la propria serie temporali per l'utilizzo in corso. Questi potrebbero essere dal proprio progetto di ricerca. Torna ad inizio pagina Si tratta di un corso introduttivo, con enfasi su aspetti pratici di analisi di serie temporali. I metodi sono gerarchicamente introdotti - a partire con la terminologia e sperimentali grafica, di trasferirsi a statistiche descrittive, per finire con le procedure di modellazione di base. Gli argomenti includono l'eliminazione del trend, il filtraggio, la modellazione autoregressiva, analisi spettrale e la regressione. Si spendono le prime due settimane l'installazione di Matlab sul vostro computer portatile, ottenendo una introduzione al Matlab, e di montare il set di dati di serie storiche per il corso. Dodici temi, o lezioni vengono poi coperti, ciascuna con aggiudicazione di una settimana, o due ore di lezione. Dodici compiti in classe andare avanti con gli argomenti. Assegnazioni consistono in applicazione dei metodi per l'esecuzione di script Matlab pre-scritto (programmi) sulla serie storica e l'interpretazione dei risultati. Il corso 3 crediti per gli studenti del campus della University of Arizona a Tucson, e 1 credito per gli studenti on-line. Qualsiasi serie temporale con un incremento costante di tempo (ad esempio, giorno, mese, anno) è un candidato per l'uso nel corso. Esempi sono le misurazioni delle precipitazioni giornaliere, deflusso totale stagionale, estate temperatura media dell'aria, gli indici annuali di crescita degli alberi, indici di temperatura della superficie del mare, e l'incremento dell'altezza quotidiana di un arbusto. Come risultato di prendere il corso, si dovrebbe: comprendere i concetti di serie temporali di base e la terminologia in grado di selezionare i metodi di serie storiche adeguate agli obiettivi essere in grado di valutare criticamente la letteratura scientifica applicando i metodi di serie temporali coperti hanno una migliore comprensione delle proprietà delle serie temporali del vostro proprio insieme di dati in grado di riassumere in modo conciso risultati delle analisi di serie temporali per iscritto Prerequisiti una statistica corso introduttivo l'accesso a un computer portatile in grado di avere Matlab installato il permesso di istruttore (laureandi e studenti online) Altri requisiti Se siete su un dell'Università di Arizona (UA) studente nel campus a Tucson, si ha accesso a Matlab e cassette necessarie attraverso una licenza di sito UA come nessun software costo. Non è richiesta alcuna precedente esperienza con Matlab, e la programmazione di computer non è parte del corso. Se sei un on-line, non nel campus alla UA, si sarà in grado di seguire il corso nella primavera 2017 semestre come un iCourse. È necessario assicurarsi che si ha accesso a Matlab e le caselle degli strumenti necessari (vedi sotto) alla vostra posizione. L'accesso a internet. Non c'è scambio di carta in corso. Note e le assegnazioni vengono scambiati elettronicamente e le assegnazioni completati sono presentate per via elettronica attraverso la University of Arizona Desire2Learn sistema (D2L). Versione Matlab. Aggiorno script e funzioni di tanto in tanto con la versione corrente del sito-licenza di Matlab, e gli aggiornamenti potrebbero utilizzare Matlab non disponibili in precedenza Matlab rilascia. Per il 2017, sto usando Matlab versione 9.1.0.441655 (R2016b). Se si utilizza una versione precedente, assicurarsi che sia 2007b Matlab rilascio o superiore. In aggiunta al pacchetto principale Matlab, quattro caselle degli strumenti vengono utilizzati: statistiche, elaborazione del segnale, di identificazione del sistema, e sia Spline (Matlab 2010a uscita o precedente), o curve fitting (Matlab Stampa 2010b o poi) Disponibilità Il corso è offerto nella primavera del Semestre ogni due anni (2015, 2017, ecc.); E 'aperto a studenti laureati e può anche essere presa dagli anziani di laurea con il permesso dell'istruttore. L'iscrizione di studenti UA residenti è limitato a 18 per la primavera semestre 2017. Un piccolo numero di studenti online è stato anche di solito ospitati offrendo il corso in vari modi. Il modo in cui ora è il luogo iCourse sopra descritto. Torna all'inizio della pagina Struttura del corso (lezioni) Il programma permette di solito circa due settimane per la raccolta di dati e prendere familiarità con Matlab. Poi una settimana (due ore di lezione) sono dedicati a ciascuna delle 12 lezioni o argomenti. Classe incontra il Martedì e Giovedi. Un nuovo argomento viene introdotto il Martedì, ed è proseguito il seguente Giovedi. Classe di giovedì si conclude con un incarico e una dimostrazione di esecuzione dello script sui miei dati di esempio. L'assegnazione è dovuto (deve essere caricato da voi per D2L) prima classe Martedì seguente. La prima 12 ore di quella classe il martedì è utilizzato per guidare auto-valutazione e classificazione della cessione e il caricamento di valutati (graduate) le assegnazioni a D2L. I restanti 45 minuti sono utilizzati per introdurre l'argomento successivo. È necessario portare il vostro computer portatile in classe il martedì. Le 12 lezioni o argomenti trattati nel corso sono elencati nella struttura di classe. studenti online sono tenuti a seguire lo stesso programma di presentare le assegnazioni come gli studenti fuori sede, ma non hanno accesso alle lezioni. assegnazioni presentate di studenti online non sono auto-valutati, ma sono classificati da me. studenti online devono avere accesso a D2L per la presentazione delle assegnazioni. Primavera 2017 semestre. Class si riunisce due volte a settimana per 75 sessioni minute, 9: 00-10: 15 AM TTH, in camera 424 (Sala Conferenze) di Bryant Bannister Albero-Ring di costruzione (costruzione 45B). Il primo giorno di lezione è 12 gennaio (giovedì). L'ultimo giorno di classe è 2 maggio (martedì). Non vi è nessuna classe durante la settimana di Spring Break (11-19 marzo). Si analizzano i dati di propria scelta nei compiti in classe. Come indicato nella panoramica corso. c'è molta flessibilità nella scelta della serie temporale. Voglio fare un catalogo di adeguata serie di tempo a disposizione, ma è meglio concentrarsi il corso sul proprio set di dati. Il primo incarico prevede l'esecuzione di uno script che memorizza i dati e metadati che avete raccolto nel file di tappeto, il formato nativo di Matlab. Le successive assegnazioni traggono i dati dal file tappetino per l'analisi di serie temporali. Assegnazioni I 12 argomenti sono affrontati in sequenza nel corso del semestre, che copre circa 15 settimane. Circa le prime due settimane (4-5 incontri di classe) sono utilizzati per un certo materiale introduttivo, decidere e la raccolta vostra serie storiche, e preparando Matlab sul vostro computer portatile. Ogni settimana dopo che è dedicato a uno dei 12 argomenti del corso. Ogni assegnazione consiste nel leggere un capitolo di note, eseguendo uno script Matlab associata che si applica selezionato i metodi di analisi di serie temporali di dati, e scrivere la vostra interpretazione dei risultati. Assegnazioni richiedono la comprensione degli argomenti delle lezioni così come la capacità di utilizzare il computer e il software. Si invia assegnazioni caricandoli D2L prima classe Martedì, quando viene introdotto l'argomento successivo. La prima mezz'ora di quella classe Martedì è utilizzato per guidare l'autovalutazione del compito, compreso il caricamento di file PDF auto-classificato a D2L. Posso controllare uno o più dei compiti auto-classificato di ogni settimana (tramite la selezione casuale), e può cambiare il grado. Per scoprire come accedere assegnazioni, fare clic su File di assegnazione. Letture consistono in note di classe. Ci sono dodici tipi di. pdf Notes file. uno per ognuno degli argomenti del corso. Questi file. pdf è possibile accedere tramite il Web. Maggiori informazioni sui vari argomenti trattati nel corso può essere trovata attraverso riferimenti elencati alla fine di ogni capitolo di note di classe. Gradi si basano interamente sulle prestazioni sulle assegnazioni, ognuna delle quali vale 10 punti. Non ci sono esami. Il numero totale di punti possibili per i 12 argomenti è di 12 x 10 120. Un grado di A richiesta 90-100 percento dei possibili punti. Un grado di B richiede 80-90 per cento. Un grado di C richiede 70-80 per cento, e così via. I gradi sono assegnati da autovalutazione guidata da una rubrica presentato in classe. Il numero di punti guadagnati deve essere contrassegnato nella parte superiore di ogni assegnazione classificato. Il tuo markup della cessione dovrebbe includere l'annotazione di eventuali ribassi con riferimento ad un punto rubrica illustrato in classe (ad esempio, -0.5, rp3 indica la deduzione di -0.5 a causa di un errore relativo al punto 3 Rubrica) Assegnazioni, data in classe il Giovedi, volontà essere dovuto (caricato D2L dall'utente) prima dell'inizio della classe la seguente Martedì. La prima mezz'ora del periodo di incontro di martedì sarà dedicato alla presentazione di una rubrica di classificazione, di auto-valutazione del lavoro completato, e il caricamento delle assegnazioni auto-classificato a D2L. Questo programma ti dà 4 giorni per completare e caricare il compito di D2L prima 09:00 Martedì. D2L tiene traccia del tempo è stato caricato l'assegnazione, e nessuna penalità è valutato fino a quando viene caricato prima di 09:00 il Martedì della data di scadenza. Se avete qualche esigenza in programma di essere lontano dalla classe (ad esempio, la partecipazione ad una conferenza), si sono responsabili per caricare il tuo incarico prima di 09:00 il Martedì è dovuto, e per caricare la versione auto-classificato da 10:15 lo stesso giorno. In altre parole, il programma è la stessa per gli studenti che sono in classe. Se una situazione di emergenza viene in su (ad esempio, si ottiene l'influenza) e non può fare la cessione o la valutazione nei tempi previsti, vi prego di inviarmi una e-mail e arriveremo alcuni alloggi. In caso contrario, una penalità di 5 punti (la metà dei punti totali disponibili per l'esercizio) sarà valutata. Introduzione ai dati di serie organizzare il tempo per l'analisi una serie storica è ampiamente definito come qualsiasi serie di misure effettuate in tempi diversi. Alcune categorie descrittive di base della serie storica sono: 1) lungo vs breve, 2) anche il tempo-step vs irregolare time-step, 3) discrete vs continuo, 4) periodica vs aperiodico, 5) stazionario vs non stazionari, e 6) univariata vs multivariata . Queste proprietà nonché la sovrapposizione temporale più serie, devono essere considerate nella selezione di un insieme di dati per l'analisi in corso. Potrai analizzare la propria serie temporali nel corso. I primi passi sono per selezionare quelle serie e di memorizzarli in strutture in un file mat. Uniformità in deposito, in via preliminare è conveniente per questa classe in modo che l'attenzione può essere focalizzata sulla comprensione dei metodi di serie storiche piuttosto debug codice di computer per preparare i dati per l'analisi. Una struttura è una variabile Matlab simile a un database a che i contenuti sono accessibili tramite designatori campo testuali. Una struttura in grado di memorizzare i dati di forme diverse. Per esempio, un campo potrebbe essere una matrice serie temporale numerico, un altro potrebbe essere testo che descrive l'origine dei dati, ecc Nel primo incarico si eseguire uno script Matlab che legge la vostra serie tempo e metadati da file di testo ASCII a preparare in anticipo e memorizza i dati in strutture Matlab in un unico file tappetino. In successive assegnazioni si applicano i metodi di serie storiche ai dati mediante l'esecuzione di script e funzioni che caricare il file tappeto e operano su quelle strutture Matlab. Selezionare i dati campione da utilizzare per le assegnazioni durante il corso Read: (1) Notes1.pdf, (2) Per iniziare, accessibile dal menu di aiuto MATLAB Risposta: Eseguire lo script geosa1.m e rispondere alle domande elencate nel file in a1.pdf Come distinguere le categorie di serie storiche come avviare e chiudere MATLAB come immettere i comandi MATLAB al prompt dei comandi Come creare figure in finestra figura come esportare i dati per il vostro word processor Differenza tra gli script di MATLAB e funzioni come eseguire gli script e funzioni i sotto forma di una variabile di struttura MATLAB Come applicare la geosa1.m script per ottenere un insieme di serie temporali e metadati in strutture MATLAB la distribuzione di probabilità di una serie storica descrive la probabilità che una osservazione cade in un intervallo di valori specificato. Una distribuzione di probabilità empirica per una serie temporale può essere arrivato a di classificare e la classifica dei valori della serie. Quantili e percentili sono statistiche utili che possono essere prese direttamente dalla distribuzione di probabilità empirica. Molti test statistici parametrici assumono la serie storica è un campione da una popolazione con una particolare distribuzione di probabilità della popolazione. Spesso la popolazione viene considerata normale. Questo capitolo presenta alcune definizioni di base, statistiche e grafici relativi alla distribuzione di probabilità. Inoltre, un test (test Lilliefors) viene introdotto per verificare se un campione proviene da una distribuzione normale con media e varianza non specificata. Risposta: Eseguire lo script geosa2.m e rispondere alle domande elencate nel file di definizioni dei termini a2.pdf: serie storiche, stazionarietà, densità di probabilità, funzione distribition, quantile, diffusione, posizione, media, deviazione standard, e l'inclinazione Come interpretare la la maggior parte grafica preziosa analisi delle serie storiche - la trama serie storiche come interpretare il diagramma a riquadri, istogramma e normali parametri trama probabilità e la forma della prova standard Lilliefors distribuzione di normalità: descrizione grafica, ipotesi, nulla e alternativa ipotesi Caveat sull'interpretazione di livelli di significatività del test statistici quando le serie temporali non è casuale in tempo Come applicare geosa2.m per controllare le proprietà di distribuzione di una serie storica e testare la serie di normalità autocorrelazione si riferisce alla correlazione di una serie storica con il proprio passato e valori futuri. Autocorrelazione viene talvolta chiamato anche lag correlazione o correlazione seriale. che si riferisce alla correlazione tra i membri di una serie di numeri disposti nel tempo. autocorrelazione positiva può essere considerata una forma specifica di persistenza. una tendenza per un sistema di rimanere nello stesso stato da un'osservazione all'altra. Ad esempio, la probabilità di domani essere delle piogge è maggiore se oggi è piovoso che se oggi è asciutto. serie temporali Geophysical sono spesso autocorrelato a causa dei processi di inerzia o di riporto del sistema fisico. Ad esempio, i evolvono lentamente e si spostano sistemi di bassa pressione nell'atmosfera potrebbero conferire persistenza precipitazioni giornaliere. O il lento drenaggio delle riserve di acque sotterranee potrebbe impartire correlazione ai flussi annuali successivi di un fiume. O fotosintesi memorizzati potrebbero impartire correlazione con valori annuali successivi di indici anelli degli alberi. Autocorrelazione complica l'applicazione di test statistici riducendo il numero di osservazioni indipendenti. Autocorrelazione può anche complicare l'identificazione di covarianza significativa o correlazione tra le serie temporali (per esempio precipitazione con una serie anelli degli alberi). Autocorrelazione può essere sfruttato per le previsioni: una serie temporale autocorrelazione è prevedibile, probabilisticamente, perché i valori futuri dipendono dai valori attuali e passati. Tre strumenti per valutare l'autocorrelazione di una serie storica sono (1) la trama Time Series, (2) la dispersione ritardato, e (3) la funzione di autocorrelazione. Risposta: Eseguire lo script geosa3.m e rispondere alle domande elencate nel file in Definizioni a3.pdf: autocorrelazione, la persistenza, correlazione seriale, funzione di autocorrelazione (ACF), la funzione autocovarianza (ACVF), dimensione effettiva del campione Come riconoscere autocorrelazione nelle serie temporali tracciare Come utilizzare dispersione ritardati per valutare autocorrelazione come interpretare i tracciati ACF Come regolare la dimensione del campione per autocorrelazione definizione matematica dei Termini funzione di autocorrelazione che influenzano la larghezza della banda di confidenza calcolato dell'ACF la differenza tra una unilaterale e due Test - sided di notevole lag-1 autocorrelazione come applicare geos3.m per studiare l'autocorrelazione di una serie temporale lo spettro di una serie temporale è la distribuzione della varianza della serie in funzione della frequenza. L'oggetto della analisi spettrale è stimare e studiare spettro. Lo spettro contiene alcuna nuova informazione oltre che nella funzione autocovarianza (ACVF), e infatti la spettro può essere calcolata matematicamente dalla trasformazione del ACVF. Ma lo spettro e ACVF presentano le informazioni sulla varianza delle serie da punti di vista complementari. ACF riassume le informazioni nel dominio del tempo e lo spettro nel dominio della frequenza. Risposta: Eseguire lo script geosa4.m e rispondere alle domande elencate nel file in Definizioni a4.pdf: frequenza, periodo, lunghezza d'onda, spettro, frequenza di Nyquist, frequenze di Fourier, Motivi di larghezza di banda per l'analisi di uno spettro Come interpretare uno spettro tracciato in termini di distribuzione della varianza la differenza tra uno spettro e spettro normalizzato Definizione della finestra lag usati nella stima spettro dal metodo Blackman-Tukey come la scelta della finestra lag colpisce la larghezza di banda e la varianza dello spettro stimato come definire uno spettro di rumore bianco e lo spettro autoregressiva Come disegnare alcune forme spettrali tipiche: rumore bianco, autoregressivi,, a bassa frequenza quasi-periodico, ad alta frequenza Come applicare geosa4.m per analizzare lo spettro di una serie storica con il metodo Blackman-Tukey Autoregressive-Moving medio (ARMA) modellazione Autoregressive-media mobile modelli (ARMA) sono modelli matematici di persistenza, o di autocorrelazione, in una serie temporale. modelli ARMA sono ampiamente utilizzati in idrologia, dendrocronologia, econometria, e altri campi. Ci sono diversi motivi possibili per il montaggio modelli ARMA ai dati. Modellazione può contribuire alla comprensione del sistema fisico, rivelando qualcosa circa il processo fisico che costruisce la persistenza nella serie. Per esempio, un modello di acqua-equilibrio fisico semplice che consiste di termini per l'ingresso precipitazione, evaporazione, infiltrazione e stoccaggio sotterranee può essere dimostrato di produrre una serie streamflow che segue una particolare forma di modello ARMA. modelli ARMA possono anche essere utilizzati per prevedere il comportamento di una serie temporale da soli valori passati. Tale previsione può essere utilizzato come base per valutare possibile importanza di altre variabili del sistema. modelli ARMA sono ampiamente utilizzati per la previsione di serie storiche economiche e industriali. modelli ARMA possono anche essere utilizzati per rimuovere persistenza. In dendrocronologia, per esempio, ARMA modellazione viene applicata regolarmente per generare residua serie cronologie tempo di indice anello di larghezza, senza dipendenza da valori passati. Questa operazione, denominata prewhitening, è destinato a rimuovere la persistenza biologicamente legati dalla serie in modo che il residuo può essere più adatto per studiare l'influenza del clima e altri fattori ambientali esterni sulla crescita degli alberi. Risposta: Eseguire lo script geosa5.m e rispondere alle domande elencate nel file in a5.pdf La forma funzionale dei più semplici modelli AR e ARMA Perché tali modelli sono indicati come autoregressiva o media mobile I tre passi in ARMA modellare i modelli diagnostici del autocorrelazione e le funzioni di autocorrelazione parziale per un AR (1) serie temporali Definizione dell'errore di previsione finale (FPE) e come la FPE viene utilizzato per selezionare un migliore ARMA modello di definizione della statistica Portmanteau, e come esso e l'ACF dei residui può essere utilizzato per valutare se un modello ARMA efficacemente modelli la persistenza di una serie Come principio di parsimonia è applicata in ARMA modellazione Definizione prewhitening Come prewhitening influisce (1) l'aspetto di una serie temporale, e (2) lo spettro di una serie temporale Come applicare geosa5.m a ARMA-modello di una serie temporale analisi spettrale - metodo periodogramma lisciato ci sono molti metodi disponibili per la stima dello spettro di una serie storica. Nella lezione 4 abbiamo preso in considerazione il metodo Blackman-Tukey, che si basa sulla trasformazione del Fourier, la funzione autocovarianza troncato levigata. Il metodo periodogramma levigata elude la trasformazione della ACF da Fourier trasformazione diretta della serie temporale e calcolo del periodogramma grezzo, una funzione introdotta nel 1800 per lo studio delle serie storiche. Il periodogramma grezzo viene lisciata applicando combinazioni o campate di uno o più filtri per produrre lo spettro stimato. La scorrevolezza, la risoluzione e la varianza delle stime spettrali è controllata dalla scelta dei filtri. Un livellamento più accentuata del periodogramma grezzo produce un sottostante spettro senza intoppi o meno, o continuo nullo, contro il quale i picchi spettrali possono essere testati per la significatività. Questo approccio è un'alternativa alla specifica di una forma funzionale del continuum nullo (ad es spettro AR). Risposta: Eseguire lo script geosa6.m e rispondere alle domande elencate nel file in Definizioni a6.pdf: periodogramma grezzo, filtro Daniell, arco di filtro, null scorrevolezza continuità, la stabilità e la risoluzione dello spettro rastremazione, imbottitura, perdite Le quattro fasi principali nella stima lo spettro dalle periodogramma levigate Come l'effetto della scelta del filtro si estende sulla scorrevolezza, stabilità e la risoluzione dello spettro Come continuum null viene utilizzato nei test di significatività di picchi spettrali Come applicare geosa6.m per stimare lo spettro di un tempo serie con il metodo periodogramma levigata e test periodicità ad una tendenza frequenza specificata in una serie temporale è un lento, graduale cambiamento di alcune proprietà delle serie sull'intero intervallo in esame. Trend a volte è genericamente definito come un cambiamento a lungo termine nel mezzo (Figura 7.1), ma può anche riferirsi a cambiare in altre proprietà statistiche. Per esempio, la serie degli anelli degli alberi di larghezza dell'anello misurata spesso hanno una tendenza a varianza così come media (Figura 7.2). Nel tradizionale analisi di serie temporali, una serie storica è stata scomposta in tendenza, componenti stagionali o periodici, e le fluttuazioni irregolari, e le varie parti sono stati studiati separatamente. moderne tecniche di analisi spesso trattano la serie senza tale decomposizione di routine, ma considerazione separata di tendenza è ancora spesso richiesto. Eliminazione del trend è l'operazione statistica o matematica di rimozione tendenza della serie. L'eliminazione del trend è spesso applicata per rimuovere una funzionalità pensata per alterare o oscurare i rapporti di interesse. In climatologia, per esempio, un andamento della temperatura a causa del riscaldamento urbano potrebbe oscurare una relazione tra nuvolosità e temperatura dell'aria. L'eliminazione del trend è talvolta usato come un passo di pre-elaborazione per preparare serie temporali per l'analisi con metodi che assumono stazionarietà. Molti sono disponibili metodi alternativi per l'eliminazione del trend. Semplice tendenza lineare medio può essere rimosso sottraendo una retta minimi quadrati-fit. le tendenze più complesse potrebbero richiedere diverse procedure. Ad esempio, la spline smoothing cubica è comunemente usato in dendrocronologia da montare e smontare tendenza anello larghezza che potrebbe non essere lineare, o addirittura non monotona crescente o decrescente nel tempo. Nello studio e la rimozione tendenza, è importante capire l'effetto di eliminazione del trend sulle proprietà spettrali della serie temporale. Questo effetto può essere sintetizzato dalla risposta in frequenza della funzione di eliminazione del trend. Risposta: Eseguire lo script geosa7.m e rispondere alle domande elencate nel file di definizioni a7.pdf: risposta in frequenza, spline cubica, lisciando Pro spline e contro di rapporto vs differenza l'eliminazione del trend Interpretazione dei termini dell'equazione per il parametro spline Come scegliere un spline in modo interattivo da una risposta in frequenza desiderata Come lo spettro è influenzata dalla eliminazione del trend Come misurare l'importanza della componente di trend in una serie storica Come applicare geosa7.m di scegliere in modo interattivo una funzione spline l'eliminazione del trend e detrend una serie temporale lo spettro stimato di un tempo serie dà la distribuzione della varianza in funzione della frequenza. A seconda dello scopo di analisi, alcune frequenze possono essere di maggior interesse di altri, e può essere utile per ridurre l'ampiezza delle variazioni nelle altre frequenze filtrandoli statisticamente prima visualizzazione e analisi serie. Ad esempio, le alte frequenze (anno in anno) le variazioni in un record scarico calibrato di un bacino possono essere relativamente poco importante per l'approvvigionamento idrico in un bacino con grandi serbatoi che possono memorizzare diversi anni di deflusso medio annuo. Dove variazioni a bassa frequenza sono di interesse principale, è auspicabile per lisciare il record di scarico per eliminare o ridurre le fluttuazioni di breve periodo prima di utilizzare il record di scarico per studiare l'importanza di variazioni climatiche per l'approvvigionamento idrico. Smoothing è una forma di filtraggio che produce una serie temporale in cui l'importanza delle componenti spettrali ad alta frequenza viene ridotta. Ingegneria elettronica chiamano questo tipo di filtro un filtro passa-basso, perché le variazioni a bassa frequenza sono autorizzati a passare attraverso il filtro. In un filtro passa-basso, il (lungo periodo) onde a bassa frequenza malapena influenzati dalla levigatura. È anche possibile filtrare una serie così che le variazioni a bassa frequenza sono ridotti e le variazioni ad alta frequenza inalterati. Questo tipo di filtro è chiamato filtro passa-alto. L'eliminazione del trend è una forma di filtraggio passa-alto: la linea di tendenza a muro tiene traccia delle frequenze più basse, ed i residui dalla linea di tendenza hanno avuto quelle frequenze basse rimossi. Un terzo tipo di filtraggio, chiamato filtro passa-banda, riduce o filtra le frequenze alte e basse, e lascia un po 'di banda di frequenza intermedia relativamente inalterata. In questa lezione, copriamo diversi metodi di levigatura, o di filtro passa-basso. Abbiamo già visto come il smoothing spline cubica potrebbe essere utile per questo scopo. Quattro altri tipi di filtri sono discussi qui: 1) media mobile semplice, 2) binomiale, 3) gaussiana, e 4) a finestre (metodo Hamming). Considerazioni nella scelta di un tipo di filtro passa-basso sono la risposta desiderata frequenza e la durata, o larghezza, del filtro. Risposta: Eseguire geosa8.m sceneggiatura e rispondere alle domande elencati nel file di definizioni a8.pdf: filtro, pesi dei filtri, la portata del filtro, filtro passa-basso, filtro passa-alto, passa-banda di risposta in frequenza del filtro di un filtro Come gaussiana filtro è collegata alla distribuzione gaussiana Come costruire un semplice filtro binomiale manualmente (senza computer) Come descrivere la funzione di risposta in frequenza in termini di un sistema con ingresso e uscita sinusoidale Come applicare geosa8.m per progettare in modo interattivo una gaussiana, binomio o filtro passa-basso Hamming-finestra per una serie temporale il coefficiente di Pearson prodotto-momento di correlazione è probabilmente la statistica più utilizzato per riassumere la relazione tra due variabili. La significatività statistica e avvertimenti di interpretazione del coefficiente di correlazione applicata a serie temporali sono argomenti di questa lezione. In certe ipotesi, la significatività statistica di un coefficiente di correlazione dipende solo la dimensione del campione, definito come il numero di osservazioni indipendenti. Se serie di tempo sono autocorrelati, una dimensione del campione efficace, inferiore alla dimensione effettiva del campione, dovrebbe essere utilizzato al momento di valutare il significato. rapporti transitori o spurie possono produrre una correlazione significativa per alcuni periodi e non per gli altri. La variazione nel tempo della forza di correlazione lineare può essere esaminata con trame di correlazione calcolati per una finestra scorrevole. Ma se molti coefficienti di correlazione vengono valutati contemporaneamente, gli intervalli di confidenza devono essere regolati (aggiustamento Bonferroni) per compensare l'aumento della probabilità di osservare alcune correlazioni alte dove non esiste alcuna relazione. Interpretazione delle correlazioni scorrevole può essere anche essere complicata da variazioni temporali di media e la varianza della serie, come la correlazione scorrevole riflette covariazione in termini di partenze standardizzati da mezzi nella finestra temporale di interesse, che possono differire dai mezzi a lungo termine. Infine, va sottolineato che il coefficiente di correlazione di Pearson misura forza della relazione lineare. Grafici a dispersione sono utili per verificare se la relazione è lineare. Risposta: Eseguire geosa9.m ​​sceneggiatura e rispondere alle domande elencati nel file in a9.pdf definizione matematica delle ipotesi coefficiente di correlazione e ipotesi per il test significato del coefficiente di correlazione come calcolare livello di significatività del coefficiente di correlazione e per regolare il livello di significatività per l'autocorrelazione in le singole Avvertenze serie storiche all'interpretazione del coefficiente di correlazione aggiustamento Bonferroni per signficance livello di correlazione sotto confronti multipla inflazione della varianza del coefficiente di correlazione stimata in cui serie storica autocorrelato Possibili effetti di trasformazione dei dati sulla correlazione Come interpretare appezzamenti di correlazioni scorrevole Come applicare geosa9. m per analizzare le correlazioni e le correlazioni di scorrimento tra coppie di tempo rapporti di serie rimasta sono caratteristici di molti sistemi fisici naturali. correlazione ritardato si riferisce alla correlazione tra due serie tempo spostato nel tempo l'uno rispetto all'altro. correlazione lag è importante nello studio del rapporto tra serie temporali per due motivi. In primo luogo, una serie può avere una risposta ritardata al altre serie, o forse una risposta ritardata ad uno stimolo comune che colpisce entrambe le serie. In secondo luogo, la risposta di una serie di altre serie o uno stimolo esterno può essere spalmato nel tempo, tale che uno stimolo limitato a una osservazione suscita una risposta a osservazioni multiple. Ad esempio, a causa di stoccaggio in serbatoi, ghiacciai, ecc lo scarico del volume di un fiume in un anno può dipendere precipitazioni negli anni precedenti. Oa causa di cambiamenti della densità corona e stoccaggio fotosintesi, la larghezza di un albero-ring in un anno può dipendere clima di diversi anni precedenti. La semplice coefficiente di correlazione tra le due serie correttamente allineato nel tempo è insufficiente per caratterizzare il rapporto in tali situazioni. Funzioni utili esamineremo come alternativa al semplice coefficiente di correlazione sono la funzione di cross-correlazione e la funzione di risposta impulsiva. La funzione di correlazione incrociata è la correlazione tra la serie spostato uno contro l'altro in funzione del numero di osservazioni del offset. Se la singola serie sono autocorrelato, la funzione di correlazione incrociata stimata può essere distorto e fuorviante come misura del rapporto ritardato. Prenderemo in esame due approcci per chiarire il modello di cross-correlazioni. Uno è quello di rimuovere singolarmente persistenza da o prewhiten, la serie prima stima cross-correlazione. In questo approccio, le due serie sono essenzialmente considerate sullo stesso piano. Un'alternativa è l'approccio sistemi: visualizzare la serie come un sistema dinamico lineare - una serie l'ingresso e l'altra uscita - e stimare la risposta impulsiva. La funzione di risposta all'impulso è la risposta della produzione ai tempi attuali e futuri ad un ipotetico impulso di ingresso limitata al tempo corrente. Answer: Run script geosa10.m and answer questions listed in the file in a10.pdf Definitions: cross-covariance function, cross-correlation function, impulse response function, lagged correlation, causal, linear How autocorrelation can distort the pattern of cross-correlations and how prewhitening is used to clarify the pattern The distinction between the equal footing and systems approaches to lagged bivariate relationships Which types of situations the impulse response function (irf) is an appropriate tool How to represent the causal system treated by the irf in a flow diagram How to apply geos10.m to analyze the lagged cross-correlation structure of a a pair of time series Multiple linear regression Multiple linear regression (MLR) is a method used to model the linear relationship between a dependent variable and one or more independent variables. The dependent variable is sometimes also called the predictand, and the independent variables the predictors. MLR is based on least squares: the model is fit such that the sum-of-squares of differences of observed and predicted values is minimized. MLR is probably the most widely used method in dendroclimatology for developing models to reconstruct climate variables from tree-ring series. Typically, a climatic variable is defined as the predictand and tree-ring variables from one or more sites are defined as predictors. The model is fit to a period -- the calibration period -- for which climatic and tree-ring data overlap. In the process of fitting, or estimating, the model, statistics are computed that summarize the accuracy of the regression model for the calibration period. The performance of the model on data not used to fit the model is usually checked in some way by a process called validation. Finally, tree-ring data from before the calibration period are substituted into the prediction equation to get a reconstruction of the predictand. The reconstruction is a prediction in the sense that the regression model is applied to generate estimates of the predictand variable outside the period used to fit the data. The uncertainty in the reconstruction is summarized by confidence intervals, which can be computed by various alternative ways. Answer: Run script geosa11.m (Part 1) and answer questions listed in the file in a11.pdf The equation for the MLR model Assumptions for the MLR model Definitions of MLR statistics: coefficient of determination, sums-of-squares terms, overall-F for the regression equation, standard error of the estimate, adjusted R-squared, pool of potential predictors The steps in an analysis of residuals How to apply geosa11.m (part 1) to fit a MLR regression model to predict one variable from a set of several predictor variables Validating the regression model Regression R-squared, even if adjusted for loss of degrees of freedom due to the number of predictors in the model, can give a misleading, overly optimistic view of accuracy of prediction when the model is applied outside the calibration period. Application outside the calibration period is the rule rather than the exception in dendroclimatology. The calibration-period statistics are typically biased because the model is tuned for maximum agreement in the calibration period. Sometimes too large a pool of potential predictors is used in automated procedures to select final predictors. Another possible problem is that the calibration period itself may be anomalous in terms of the relationships between the variables: modeled relationships may hold up for some periods of time but not for others. It is advisable therefore to validate the regression model by testing the model on data not used to fit the model. Several approaches to validation are available. Among these are cross-validation and split-sample validation. In cross-validation, a series of regression models is fit, each time deleting a different observation from the calibration set and using the model to predict the predictand for the deleted observation. The merged series of predictions for deleted observations is then checked for accuracy against the observed data. In split-sample calibration, the model is fit to some portion of the data (say, the second half), and accuracy is measured on the predictions for the other half of the data. The calibration and validation periods are then exchanged and the process repeated. In any regression problem it is also important to keep in mind that modeled relationships may not be valid for periods when the predictors are outside their ranges for the calibration period: the multivariate distribution of the predictors for some observations outside the calibration period may have no analog in the calibration period. The distinction of predictions as extrapolations versus interpolations is useful in flagging such occurrences. Answer: Run script geosa11.m (Part 2) and answer questions listed in the file in a12.pdf Definitions: validation, cross-validation, split-sample validation, mean square error (MSE), root-mean-square error (RMSE) standard error of prediction, PRESS statistic, hat matrix, extrapolation vs interpolation Advantages of cross-validation over alternative validation methods How to apply geosa11.m (part 2) for cross-validated MLR modeling of the relationship between a predictand and predictors, including generation of a reconstruction and confidence bands Downloading Files -- tsfiles. zip The Matlab class scripts and user-written functions are zipped in a file called tsfiles. zip. To get the files, first create an empty directory on your computer. This is where you will store all functions, scripts and data used in the course. Go to D2L, or click on tsfiles. zip to download the zip file to that directory and unzip it there. When you run matlab, be sure that directory is your current matlab working directory. Powerpoint lecture outlines miscellaneous files. Downloadable file other. zip has miscellaneous files used in lectures. Included are Matlab demo scripts, sample data files, user-written functions used by demo scripts, and powerpoint presentations, as pdfs (lect1a. pdf, lect1b. pdf, etc.) used in on-campus lectures. I update other. zip over the semester, and add the presentation for the current lecture within a couple of days after that lecture is given. To run the Matlab scripts for the assignments, you must have your data, the class scripts, and the user-written Matlab functions called by the scripts in a single directory on your computer. The name of this directory is unimportant. Under Windows, it might be something like C:geos585a. The functions and scripts provided for the course should not require any tailoring, but some changes can be made for convenience. For example, scripts and functions will typically prompt you for the name of your input data file and present Spring17 as the default. That is because Ive stored the sample data in Spring17.mat. If you want to avoid having to type over Spring17 with the name of your own data file each time you run the script, edit the matlab script with the Matlab editordebugger to change one line. In the editor, search for the string Spring17 and replace it with the name of your. mat storage file (e. g. Smith2017), then be sure to re-save the edited script. EViews 9.5 Feature List EViews offers a extensive array of powerful features for data handling, statistics and econometric analysis, forecasting and simulation, data presentation, and programming. Mentre non possiamo forse elencare tutto, il seguente elenco offre uno sguardo alle importanti caratteristiche Eviews: la gestione dei dati di base numerici, alfanumerici (stringa), e la data di etichette dei valori della serie. Ampia libreria di operatori e statistica, matematica, la data e le funzioni di stringa. linguaggio potente per la gestione e la trasformazione dei dati esistenti utilizzando gli operatori e le funzioni di espressione. I campioni e gli oggetti di esempio facilitano l'elaborazione su sottoinsiemi di dati. Il supporto per strutture dati complesse, tra cui i dati regolari datati, i dati datati irregolari, dati cross-section con identificatori di osservazione, datato, e dati panel non datate. file di lavoro multi-pagina. Eviews, database nativi basati su disco offrono potenti funzionalità di query e l'integrazione con Eviews file di lavoro. Convertire i dati tra EViews e fogli di calcolo diversi, e formati di database statistici, compresi (ma non limitati a): i file di Excel (comprese xslx e. xlsm), file di Gauss set di dati, file SAS Trasporti, SPSS file nativi e portatili Microsoft Access e, file Stata, testo ASCII formattato grezzo o file binari, HTML o database ODBC e le query (supporto ODBC è fornito solo nella Enterprise Edition). Supporto OLE per il collegamento di uscita EViews, incluse le tabelle e grafici, ad altri pacchetti, tra cui Microsoft Excel, Word e PowerPoint. Supporto OLE DB per la lettura di file di lavoro Eviews e database che utilizzano client OLE DB-aware o programmi personalizzati. Il supporto per i database FRED (Federal Reserve dati economici). Enterprise Edition support for Global Insight DRIPro and DRIBase, Haver Analytics DLX, FAME, EcoWin, Bloomberg, EIA, CEIC, Datastream, FactSet, and Moodys Economy databases. Il componente aggiuntivo EViews Microsoft Excel consente di collegare o importare dati da file di lavoro Eviews e basi di dati da Excel. Drag-and-drop support for reading data simply drop files into EViews for automatic conversion and linking of foreign data into EViews workfile format. Potenti strumenti per la creazione di nuove pagine file di lavoro da valori e le date in serie esistenti. Partita unione, unire, aggiungere, sottoinsieme, ridimensionare, ordinare e rimodellare (stack e Unstack) file di lavoro. Facile da usare, la conversione automatica di frequenza durante la copia o il collegamento dei dati tra le pagine di frequenza diversa. La conversione di frequenza e abbinare la fusione supporto aggiornamento dinamico ogni volta che alla base di modifica dei dati. Auto-aggiornamento serie formula che vengono ricalcolate automaticamente ogni volta che alla base di modifica dei dati. Easy-to-use frequency conversion: simply copy or link data between pages of different frequency. Strumenti per il ricampionamento e la generazione di numeri casuali per la simulazione. generazione di numeri casuali per 18 diverse funzioni di distribuzione utilizzando tre diversi generatori di numeri casuali. Support for cloud drive access, allowing you to open and save file directly to Dropbox, OneDrive, Google Drive and Box accounts. Time Series Gestione dei dati Supporto integrato per la gestione di date e dati di serie temporali (sia regolari e irregolari). Il supporto per i dati comuni cadenza regolare (annuale, semestrale, trimestrale, mensile, bimestrale, quindici giorni, di dieci giorni, settimanale, giornaliero - 5 giorno della settimana, giorno - 7 giorni alla settimana). Il supporto per i dati ad alta frequenza (giornaliero), consentendo di ore, minuti e secondi frequenze. In aggiunta, ci sono una serie di frequenze regolari meno comunemente riscontrate, tra cui multi-anno, bimestrale, quindici giorni, di dieci giorni, e Daily con una gamma arbitrario di giorni della settimana. Specialized time series functions and operators: lags, differences, log-differences, moving averages, etc. Frequency conversion: various high-to-low and low-to-high methods. livellamento esponenziale: singola, doppia, Holt-Winters, e ETS levigante. strumenti integrati per lo sbiancamento regressione. filtraggio Hodrick-Prescott. passa-banda (frequenza) di filtraggio: Baxter-King, Christiano-Fitzgerald lunghezza fissa e filtri asimmetrici campione completo. destagionalizzazione: Censimento X-13, X-12-ARIMA, TramoSeats, media mobile. Interpolazione per riempire i valori mancanti all'interno di una serie: lineare, log-lineare, Catmull-Rom Spline, il cardinale Spline. Statistiche sommari dati di base con gruppo riepiloghi. I test di uguaglianza: t-test, ANOVA (bilanciati e sbilanciati, con o senza variazioni eteroschedastici.), Di Wilcoxon, Mann-Whitney, mediana Chi-quadro, Kruskal-Wallis, van der Waerden, F-test, Siegel-Tukey, Bartlett , Levene, Brown-Forsythe. Unidirezionale tabulazione tabulazione incrociata con misure di associazione (Phi Coefficient, Cramers V, Contingency Coefficient) e test di indipendenza (Pearson Chi-quadrato, rapporto di verosimiglianza G2). Covarianza e analisi di correlazione tra cui Pearson, Spearman rango-ordine, Kendalls tau-a e tau-b e l'analisi parziale. Analisi delle Componenti Principali tra cui appezzamenti ghiaioni, biplot e trame di carico, e ponderati calcolo del punteggio dei componenti. L'analisi fattoriale permettendo calcolo delle misure di associazione (comprese covarianza e correlazione), le stime unicità, stime dei fattori di carico e punteggi fattoriali, così come effettuano la diagnostica di stima e la rotazione fattore utilizzando uno di oltre 30 metodi ortogonali e oblique differenti. Funzione di ripartizione empirica (FES) I test per il normale, esponenziale, il valore estremo, logistica, Chi-quadro, le distribuzioni Weibull o Gamma (Kolmogorov-Smirnov, Lilliefors, Cramer-von Mises, Anderson-Tesoro, Watson). Gli istogrammi, poligoni di frequenza, Riva poligoni di frequenza, media trasmutava istogrammi, CDF-superstite-quantile, Quantile-Quantile, la densità del kernel, dotato distribuzioni teoriche, grafici a scatole. Dispersione con linee parametrici e non parametrici di regressione (lowess, polinomiale locale), il kernel di regressione (Nadaraya-Watson, lineari locali, polinomiale locale). o ellissi di confidenza. Time Series autocorrelazione, autocorrelazione parziale, cross-correlazione, Q-statistiche. test di causalità Granger, tra cui pannello Granger causalità. Unit root tests: Augmented Dickey-Fuller, GLS transformed Dickey-Fuller, Phillips-Perron, KPSS, Eliot-Richardson-Stock Point Optimal, Ng-Perron, as well as tests for unit roots with breakpoints. Test di cointegrazione: Johansen, Engle-Granger, Phillips-Ouliaris, Parco aggiunto variabili e stabilità Hansen. Test di indipendenza: Brock, Dechert, Scheinkman e test del rapporto di LeBaron Variance: Lo e MacKinlay, Kim bootstrap selvaggio, Wright rango, rango-score e firmare-test. Wald e molteplici test del rapporto di confronto varianza (Richardson e Smith, Chow e Denning). Lungo periodo di varianza e covarianza calcolo: simmetrico o o unilaterale covarianza di lungo periodo con kernel non parametrico (Newey-Ovest del 1987, Andrews 1991), parametrico VARHAC (Den Haan e Levin 1997), e il kernel prewhitened (Andrews e Monahan 1992) metodi. Inoltre, supporta EViews Andrews (1991) e Newey-West (1994) metodi di selezione della larghezza di banda automatica per stimatori kernel, e criteri di informazione metodi di selezione lunghezza di ritardo per VARHAC e la stima prewhitening based. Panel e Pool By-gruppo e statistiche e test di periodo. Test radice unitaria: Levin-Lin-Chu, Breitung, Im-Pesaran-Shin, Fisher, hadri. Test di cointegrazione: Pedroni, Kao, Maddala e Wu. Pannello all'interno covarianze serie e componenti principali. Dumitrescu-Hurlin test di causalità (2012) del pannello. Cross-section dependence tests. Stima regressione lineare e non lineare dei minimi quadrati ordinari (regressione multipla). La regressione lineare con PDL su qualsiasi numero di variabili indipendenti. regressione robusta. derivati ​​di analisi per la stima non lineare. Calibrati minimi quadrati. errori standard robusti bianchi e Newey-ovest. HAC errori standard possono essere calcolate utilizzando il kernel non parametrico, parametrico VARHAC e metodi kernel prewhitened, e permettono di Andrews e Newey-ovest di larghezza di banda automatica metodi di selezione per stimatori kernel, e criteri di informazione basati metodi di selezione lunghezza di ritardo per VARHAC e la stima prewhitening. Regressione lineare quantile e meno deviazioni assolute (LAD), tra cui sia Huber Sandwich e calcoli bootstrapping covarianza. Stepwise regression with seven different selection procedures. Threshold regression including TAR and SETAR. modelli ARMA e ARMAX lineari con media autoregressiva mobile, autoregressiva stagionali, e si muovono errori medi stagionali. Modelli non lineari con AR e SAR specifiche. Estimation using the backcasting method of Box and Jenkins, conditional least squares, ML or GLS. Fractionally integrated ARFIMA models. Variabili strumentali e GMM lineari e due stadi variabili squaresinstrumental meno non lineari (2SLSIV) e generalizzata Metodo dei Momenti (GMM) stima. Lineari e non lineari stima 2SLSIV con errori AR e SAR. Informazioni limitata massima verosimiglianza (LIML) e la stima K-class. Ampia gamma di GMM specifiche matrici di ponderazione (bianco, HAC, fornita dall'utente) con il controllo sulla matrice dei pesi iterazione. Opzioni di stima GMM includono l'aggiornamento continuo stima (CUE), e una serie di nuove opzioni di errore standard, tra cui errori standard Windmeijer. IVGMM specific diagnostics include Instrument Orthogonality Test, a Regressor Endogeneity Test, a Weak Instrument Test, and a GMM specific breakpoint test. ARCHGARCH GARCH(p, q), EGARCH, TARCH, Component GARCH, Power ARCH, Integrated GARCH. L'equazione lineare o non lineare media possono includere termini ARCH e ARMA sia la media e la varianza equazioni permettono di variabili esogene. Normale, studenti t, e distribuzioni di errore generalizzata. Bollerslev-Wooldridge errori standard robusti. In - e out-of previsioni campione della varianza condizionata e media, e componenti permanenti. Limitato modelle variabile dipendente binaria Logit, Probit e Gompit (Extreme valore). Ordinato Logit, Probit e Gompit (Extreme Value). Censored e modelli troncati con normale, logistica, e errori dei valori estremi (Tobia, etc.). Conte modelli con Poisson, binomiale negativa, e la probabilità (QML) specifiche quasi-massimi. modelli di selezione Heckman. HuberWhite errori standard robusti. Count modelli supportano modello lineare generalizzato o gli errori standard QML. Hosmer-Lemeshow e Andrews test bontà di adattamento per i modelli binari. Facilmente salvare i risultati (compresi i residui generalizzati e sfumature) a New Eviews oggetti per ulteriori analisi. Generale motore di stima GLM può essere utilizzato per stimare alcuni di questi modelli, con possibilità di includere covarianze robusto. Pannello DataPooled Time Series, trasversali dati lineari e non lineari di stima con additivo sezione e tempo determinato o di effetti casuali. Scelta degli stimatori quadratica (ques) per le variazioni dei componenti nei modelli a effetti casuali: Swamy-Arora, Wallace-Hussain, Wansbeek-Kapteyn. stima 2SLSIV con sezione e tempo determinato o di effetti casuali. Stima con errori AR utilizzando lineari minimi quadrati su una specifica trasformato minimi quadrati generalizzati, la stima 2SLSIV generalizzata, GMM stima consentendo di sezione trasversale o periodo eteroschedastico e specifiche correlate. Lineare dati panel dinamici stima utilizzando prime differenze o scostamenti ortogonali con strumenti predeterminate specifiche periodo (Arellano-Bond). panel test seriali di correlazione (Arellano-Bond). Robusti calcoli di errore standard comprendono sette tipi di robusta bianco e errori standard Panel-corretti (PCSE). Prove di restrizioni dei coefficienti, omesso e le variabili ridondanti, test di Hausman per effetti casuali correlati. Panel test di radice di unità: Levin-Lin-Chu, Breitung, Im-Pesaran-Shin, prove di tipo Fisher utilizzando ADF e prove di PP (Maddala-Wu, Choi), Hadri. Pannello cointegrazione stima: OLS completamente Modificati (FMOLS, Pedroni 2000) o minimi quadrati ordinari dinamici (DOLS, Kao e Chaing 2000 Marco e Sul 2003). Pooled Mean Group (PMG) estimation. Modelli lineari generalizzati Normale, Poisson, binomiale, binomiale negativa, Gamma, Inverse gaussiana, esponenziale Mena, potenza media, le famiglie binomiale al quadrato. Identità, log, log-complemento, logit, probit, log-log, gratuito log-log, inversa, potere, odds ratio di potenza, Box-Cox, Box-Cox funzioni di collegamento odds ratio. varianza Prior e ponderazione di frequenza. Fisso, Pearson Chi-Sq, devianza, e le specifiche di dispersione specificati dall'utente. Il supporto per QML la stima e la sperimentazione. Quadratica Hill Climbing, Newton-Raphson, IRLS - Fisher punteggio, e di stima BHHH algoritmi. covarianze coefficiente ordinaria calcolata utilizzando previsti o osservati Hessian o il prodotto esterno dei gradienti. stime di covarianza robusti che utilizzano metodi di GLM, HAC, o HuberWhite. Singola equazione di cointegrazione regressione Supporto per tre metodi di stima pienamente efficiente, completamente OLS (Phillips e Hansen 1992), Canonical cointegrazione regressione (Parco 1992), e Dynamic OLS (Saikkonen 1992 Modificato, Stock e Watson 1993 Engle e Granger (1987) e Phillips e Ouliaris (1990) prove di residui a base, Hansens (1992b) test di instabilità e Parks (1992) aggiunto di prova variabili. Flessibilità della tendenza e regressori deterministici nell'equazione e cointegrazione specifica regressori. stima Con tutte le funzioni delle varianze di lungo periodo per FMOLS e CCR. selezione automatica o ritardo fisso per DOLS GAL e cavi e per la varianza di regressione sbiancante di lungo periodo. OLS ridimensionata e robusti calcoli di errore standard per DOLS. specificato dall'utente massima verosimiglianza utilizzare espressioni EViews serie standard per descrivere i contributi di log verosimiglianza. Esempi di logit multinomiale e condizionale, modelli di trasformazione di Box-Cox, modelli di commutazione disequilibrio, modelli probit con errori eteroschedastici, logit nested, selezione del campione Heckman, e modelli di rischio Weibull. Sistemi di equazioni lineari e non lineari di stima. Least squares, 2SLS, equation weighted estimation, Seemingly Unrelated Regression, and Three-Stage Least Squares. GMM with White and HAC weighting matrices. AR stima con minimi quadrati non lineari su una specifica trasformato. Informazioni completa massima verosimiglianza (FIML). Stimare fattorizzazioni strutturali a Vars imponendo restrizioni a breve o lungo periodo. Bayesiana VAR. funzioni di risposta all'impulso in vari formati tabellari e grafici con errori standard calcolati analiticamente o con metodi Monte Carlo. shock risposta all'impulso calcolata da Cholesky, uno-unit o residui di deviazione uno standard (correlazioni ignorando), generalizzata impulsi, fattorizzazione strutturale, o una forma vectormatrix specificato dall'utente. Imporre e testare restrizioni lineari sui rapporti di cointegrazione coefficienti di adeguamento eo nei modelli VEC. Visualizza o generare cointegrazione relazioni da modelli VEC stimati. Ampia diagnostica tra cui: test di causalità di Granger, i test di esclusione lag comune, in ritardo di valutazione criteri di lunghezza, correlogrammi, autocorrelazione, la normalità e la sperimentazione eteroschedasticità, test di cointegrazione, altre diagnosi multivariata. Multivariata ARCH condizionale correlazione costante (p, q), Vech Diagonal (p, q), diagonale BEKK (p, q), con i termini asimmetrici. scelta parametrizzazione esteso per la matrice dei coefficienti diagonali VECHs. variabili esogene ammessi nella media e la varianza equazioni non lineari e AR termini consentiti nelle equazioni medi. Bollerslev-Wooldridge errori standard robusti. Normale o studenti t distribuzione degli errori multivariata Una scelta di analitiche o (veloce o lenta) Derivati ​​numerici. (derivati ​​Analytics non disponibili per alcuni modelli complessi.) generano covarianza, varianza, o correlazione in vari formati tabellari e grafici dai modelli ARCH stimati. algoritmo di filtro Stato Spazio di Kalman per la stima singolo specificato dall'utente e multiequation modelli strutturali. variabili esogene nella equazione di stato e le specifiche varianza completamente parametrizzati. Generare un passo avanti, filtrata o levigate segnali, stati e gli errori. Gli esempi includono parametri variabili nel tempo, multivariata ARMA e modelli di volatilità stocastica quasilikelihood. Test e valutazione effettivi, a muro, grafici dei residui. test di Wald per le restrizioni dei coefficienti ellissi di confidenza lineari e non lineari che mostrano la regione fiducia congiunta di due funzioni dei parametri stimati. Altri diagnostica coefficiente: coefficienti standardizzati e elasticità dei coefficienti, intervalli di confidenza, fattori di inflazione della varianza, decomposizioni della varianza coefficiente. variabili omesse e ridondanti LR test, residui e squadrati correlogrammi residui e Q-statistiche, la correlazione seriale residuo e test ARCH LM. Bianco, Breusch-pagane, Godfrey, Harvey e Glejser test all'eteroschedasticità. Diagnostica Stabilità: test Chow breakpoint e di previsione, Quandt-Andrews prova sconosciuta punto di rottura, prove breakpoint Bai-Perron, Ramsey RESET test, OLS di stima ricorsiva, statistiche influenza, trame leva. ARMA diagnostica equazione: grafici o tabelle delle radici inverse del polinomio caratteristico AR Andor MA, confrontare i teorica (stimato) modello di autocorrelazione con l'andamento reale correlazione per i residui strutturali, visualizzare la risposta all'impulso ARMA ad uno shock di innovazione e la frequenza ARMA spettro. Facilmente salvare i risultati (coefficienti, matrici coefficiente di covarianza, residui, sfumature, ecc) per Eviews oggetti per ulteriori analisi. Vedi anche stima e sistemi di equazioni di ulteriori procedure di collaudo specializzati. Previsione e simulazione In - o out-of-campione statico o dinamico di previsione da oggetti stima equazione con calcolo dell'errore standard della previsione. grafici di previsione e in-campione di valutazione del tempo: RMSE, MAE, MAPE, Theil disuguaglianza dei coefficienti e proporzioni State-of-the-art strumenti di costruzione di modello di previsione equazione multipla e simulazione multivariata. equazioni del modello possono essere inseriti nel testo o come link per l'aggiornamento automatico ri-stima. Visualizzare la dipendenza struttura o variabili endogene ed esogene delle vostre equazioni. Gauss-Seidel, Broyden e Newton risolutori del modello per non stocastico e simulazione stocastica. Non stocastici soluzione in avanti risolvere per modello aspettative coerenti. simulazione Stochasitc può utilizzare residui di bootstrap. Risolvere i problemi di controllo in modo che variabile endogena raggiunge un obiettivo specificato dall'utente. Sofisticata equazione normalizzazione, aggiungere il fattore e sostituire il supporto. Gestire e confrontare più scenari di soluzioni che coinvolgono vari set di ipotesi. viste e procedure del modello display incorporato risultati della simulazione in forma grafica o tabellare. Grafici e tabelle di linea, dot plot, area, bar, Spike, di stagione, torta, XY-linea, a dispersione, Boxplot, bar errore, banda alto-basso-apertura-chiusura, e la zona. Potente, facile da usare, categorica e grafici riassuntivi. Auto-aggiornamento grafici che aggiornano il cambiamento dati sottostante. informazioni Osservazione e visualizzazione del valore quando si passa il cursore su un punto del grafico. Istogrammi, media spostati istogrammi, polyons frequenza, poligoni di frequenza bordo, grafici a scatole, la densità del kernel, distribuzioni teoriche a muro, grafici a scatole, CDF, superstite, quantile, quantile-quantile. Dispersione con qualsiasi combinazione parametrico ed il kernel non parametrico (Nadaraya-Watson, lineari locali, polinomiale locale) e le linee di regressione vicino più prossimo (lowess), o ellissi di confidenza. Interactive point-and-click o personalizzazione basato sui comandi. Ampia personalizzazione di sfondo grafico, cornice, le leggende, gli assi, il ridimensionamento, linee, simboli, testi, ombreggiatura, dissolvenza, con migliori caratteristiche del modello grafico. Tabella personalizzazione con il controllo sul tipo di carattere cella, dimensione e colore, colore di sfondo delle cellule e delle frontiere, la fusione, e annotazione. Copia e incolla grafici in altre applicazioni Windows o salvare i grafici come finestre normali o migliorate metafile, file PostScript incapsulati, bitmap, GIF, PNG o JPG. Copia e incolla tabelle in un'altra applicazione o salvare un RTF, HTML o file di testo. Manage graphs and tables together in a spool object that lets you display multiple results and analyses in one object Commands and Programming Object-oriented command language provides access to menu items. Batch execution of commands in program files. Looping e la condizione ramificazione, subroutine, e l'elaborazione di macro. Stringa e la stringa vettore oggetti per l'elaborazione delle stringhe. Ampia libreria di funzioni di stringa e lista di stringhe. Ampio supporto di matrice: la manipolazione della matrice, moltiplicazione, inversione, Kronecker prodotti, soluzione autovalore, e decomposizione in valori singolari. Interfaccia esterna e il supporto del server Componenti aggiuntivi EViews automazione COM in modo comandi che programmi esterni o script può lanciare o di controllo EViews, trasferire dati, ed eseguire Eviews. EViews offre COM Automation applicazione supporto client per i server MATLAB e R in modo che EViews possono essere utilizzati per lanciare o controllare l'applicazione, trasferire dati o eseguire i comandi. Il EViews Microsoft Excel Add-in offre una semplice interfaccia per il recupero e il collegamento da Microsoft Excel (2000 e successive) di serie e di matrice oggetti memorizzati nella Eviews file di lavoro e database. I EViews componenti aggiuntivi infrastruttura offre un accesso agevole ai programmi definiti dall'utente utilizzando il comando, il menu e l'interfaccia oggetto lo standard EViews. Scaricare e installare predefiniti, i componenti aggiuntivi dal sito EViews. Inizio Chi siamoContatto Per informazioni commerciali inviare un'e-mail saleseviews Per assistenza tecnica inviare un'e-mail supporteviews Si prega di inserire il numero di serie, con tutta la corrispondenza e-mail. Per ulteriori informazioni sui contatti, vedere la nostra pagina Chi.