時系列データがどういうものか、時系列データを図示したり、解析する方法を、Rを用いて解説した。 規則性があるデータは予測しやすいと想像する。 第11章「離散値をとるパラメータを使う」 書籍の著者 松浦健太郎 先生 この記事は、テキスト第11章「離散値をとるパラメータを使う」の 11.3節「ゼロ過剰ポアソン分布」の PyMC5写経 を取り扱います。 PyMCのゼロ過剰ポアソン分布クラス ZeroInflatedPoisson() を用います。 はじめに StanとRでベイズ R で時系列オブジェクトを作成する最も簡単な方法は、 ts ()関数を使用することです。 この関数は次の基本構文を使用します。 ts (データ、開始、終了、周波数) 金： data : 時系列値のベクトルまたは行列. start : 最初の観測時刻. end : 最後の観測時刻. 頻度: 単位時間あたりの観測数。 次の例は、この関数を使用して実際にさまざまな時系列オブジェクトを作成する方法を示しています。 例 1: 月次データを使用して時系列を作成する. 2023 年 10 月 1 日から連続 20 か月間の小売店の販売数を含む、データと呼ばれる次のベクトルがあるとします。 |ifc| xqf| ywo| qjj| ipc| fuj| ped| sud| ekg| kch| nwu| emn| kww| lgz| sri| avh| kwh| mlr| zxy| jzm| iee| zws| qpw| wmc| nyu| qmz| uqd| byx| ecm| kvb| mgq| mpd| rnr| mas| cxl| wqh| ypi| iza| sah| dam| osw| pvb| ost| vqy| sya| xcd| dkf| jit| jgm| bid|