Analisi delle serie e le sue applicazioni: con serie storiche R Esempi R soluzione rapida la pagina utilizza JavaScript per evidenziare la sintassi. La sua non è necessario attivarlo, ma il codice sarà più difficile da leggere. Questa è solo una breve passeggiata lungo Time Series corsia. Il mio consiglio è di aprire R e suonare insieme con il tutorial. Si spera, si è installato R ed ha trovato l'icona sul desktop che assomiglia a un R. bene, è una R. Se stai usando Linux, quindi smettere di guardare perché non è lì. basta aprire un terminale e digitare R (o installare R Studio.) Se si desidera di più sulla grafica delle serie temporali, in particolare utilizzando ggplot2. vedere la Quick Fix Graphics. La soluzione rapida ha lo scopo di esporre a funzionalità di base serie temporali R ed è valutato divertimento per persone di età da 8 a 80. Questo non vuole essere una lezione di analisi di serie temporali, ma se volete uno, si potrebbe provare questo facile breve Naturalmente: passi Loz bambino. la prima sessione di R. Mettetevi comodi, poi il suo start up e provare qualche semplice aggiunta: Ok, ora sei un esperto di uso R. si mettono astsa ora: Ora che sei caricato, possiamo iniziare. In primo luogo lascia andare, bene giocare con il set di dati di Johnson Johnson amp. La sua incluso nella astsa come jj. che personaggio Dynomite da Good Times. In primo luogo, guardare. e si vede che JJ è una raccolta di 84 numeri chiamati un oggetto serie temporale. Per seeremove gli oggetti: Se sei un utente Matlab (o simile), si potrebbe pensare che JJ è un 84 volte 1 vettore, ma la sua non. Ha l'ordine e la lunghezza, ma non le dimensioni (nessuna riga, senza colonne). R chiama questi tipi di oggetti vettori quindi bisogna stare attenti. In R, matrici hanno dimensioni ma vettori non - hanno appena sorta di penzolare circa nel cyberspazio. Ora, consente di fare un oggetto serie storica mensile che inizia nel giugno dell'anno 2293. Entriamo nel Vortex. Si noti che i dati di Johnson e Johnson sono utili trimestrali, quindi ha frequency4. Le serie temporali Zardoz è dati mensili, quindi ha frequency12. È inoltre possibile ottenere alcune cose utili con l'oggetto ts, per esempio: Ora provate un appezzamento di dati Johnson Johnson: Il grafico mostrato è un po 'più di fantasia rispetto al codice darà. Per i dettagli, vedere la pagina Quick Fix Graphics. Questo vale per il resto delle trame che vedrete qui. Prova questi e vedere cosa succede: e mentre tu sei qui, controlla plot. ts e ts. plot. Si noti che, se i dati sono una serie oggetto tempo, plot () farà il trucco (per un semplice diagramma di tempo, che è). In caso contrario, plot. ts () potranno costringere il grafico in una trama di tempo. Come circa filteringsmoothing serie Johnson amp Johnson utilizzando una media mobile su due lati consente di provare questo: fjj (t) 8539 jj (t-2) frac14 jj (t-1) frac14 jj (t) frac14 jj (t1) 8539 jj ( t2) e ben aggiungere un lowess (lowess - si conosce la routine) fit for fun. Consente differenza i dati registrati e lo chiamano dljj. Poi ben giocare con dljj. Ora un istogramma e una trama Q-Q, uno sopra l'altro (ma in modo piacevole): Permette controllare la struttura di correlazione di dljj utilizzando varie tecniche. In primo luogo, ben guardare una griglia di dispersione di dljj (t) in funzione dei valori ritardati. Le linee sono una misura lowess e l'ACF campione è blu nella casella. Ora permette di dare un'occhiata alla ACF e PACF di dljj. Si noti che l'asse GAL è in termini di frequenza. così 1,2,3,4,5 corrispondono a ritardi 4,8,12,16,20 perché frequency4 qui. Se non vi piace questo tipo di etichettatura, è possibile sostituire dljj in una di queste da ts (dljj, Freq1) ad esempio ACF (ts (dljj, Freq1), 20) Passando, proviamo una decomposizione strutturale di log (jj) errore stagione tendenza utilizzando lowess. Se si desidera esaminare i residui, per esempio, stanno in dogtime. series, 3. la terza colonna della serie risultante (i componenti stagionali e tendenza sono nelle colonne 1 e 2). Controlla la ACF dei residui, ACF (dogtime. series, 3) i residui arent non bianco - nemmeno vicino. Si può fare un po '(molto poco) meglio utilizzando una finestra locali di stagione, al contrario di quello globale utilizzata specificando per ogni. Tipo STL per i dettagli. C'è anche qualcosa chiamato StructTS che si adatta modelli strutturali parametrici. Noi non utilizzare queste funzioni nel testo quando presentiamo la modellazione strutturale nel Capitolo 6, perché preferiamo usare i nostri programmi. Loz Questo è un buon momento per spiegare. In quanto sopra, il cane è un oggetto che contiene un sacco di cose (termine tecnico). Se si digita il cane. youll vedere i componenti, e se si digita sintesi (cane) youll ottenere un po 'di sintesi dei risultati. Uno dei componenti del cane è time. series. che contiene la serie risultante (stagionale, tendenza, resto). Per vedere questa componente del cane oggetto. si digita dogtime. series (e youll vedere 3 serie, l'ultimo dei quali contiene i residui). E questo è la storia di. youll vedere più esempi come ci muoviamo lungo. E ora anche fare un problema dal Capitolo 2. stavano per montare il registro di regressione (jj) betatime alpha 1 Q1 alpha 2 Q2 Q3 Alpha 3 Alpha 4 Q4 epsilon dove Qi è un indicatore del I trimestre 1,2,3,4 . Quindi ben ispezionare i residui. È possibile visualizzare la matrice del modello (con le variabili dummy) in questo modo: Ora verificare che cosa è accaduto. Guardate un terreno di osservazioni ed i loro valori a muro: il che dimostra che un appezzamento di dati con la misura sovrapposte non vale il cyberspazio che occupa. Ma un terreno di residui e l'ACF dei residui vale il suo peso in joule: fare quei residui guardano bianco ignorare la correlazione 0-lag, la sua sempre 1. Suggerimento: La risposta è NO. così la regressione di cui sopra è priva di oggetto. Così che cosa è il rimedio Siamo spiacenti, youll devono prendere la classe, perché questa non è una lezione di serie temporali. Ti avevo avvertito fino in cima. Bisogna stare attenti quando si regredire una serie storiche sui componenti ritardati di un altro usando lm (). C'è un pacchetto chiamato dynlm che lo rende facile per adattarsi regressioni ritardati, e Ill discutere che subito dopo questo esempio. Se si utilizza lm (). allora ciò che si deve fare è legare la serie insieme usando ts. intersect. Se non legare la serie insieme, si suole essere allineati correttamente. Ecco un esempio regredire mortalità cardiovascolare settimanale (cmort) sull'inquinamento particolato (parte) al valore attuale e ritardato di quattro settimane (circa un mese). Per i dettagli sulla serie di dati, vedere il Capitolo 2. Assicurarsi astsa viene caricato. Nota: Non c'era bisogno di rinominare lag (parte, -4) per Part4. il suo solo un esempio di cosa si può fare. Un'alternativa a quanto sopra è il dynlm pacchetto che deve essere installato, naturalmente (come abbiamo fatto per astsa lì all'inizio). Dopo aver installato il pacchetto, si può fare l'esempio precedente come segue: Beh, il suo tempo per simulare. Il cavallo di battaglia per le simulazioni ARIMA è arima. sim (). Ecco alcuni esempi nessuna uscita è qui mostrato così sei sul proprio. Utilizzando astsa è facile montare un modello ARIMA: Ci si potrebbe chiedere circa la differenza tra AIC e AIC sopra. Per questo è necessario leggere il testo o semplicemente non vi preoccupate a questo proposito perché la sua non vale la pena rovinare la giornata a pensarci. E sì, quei residui aspetto bianco. Se si vuole fare previsioni ARIMA, sarima. for è incluso nel astsa. E ora per un po 'di regressione con errori autocorrelati. Stavano per adattarsi al modello M t alfa betat gammaP t e t dove M t e P t sono le serie di mortalità (cmort) e particolato (parte), ed e t è autocorrelato errore. In primo luogo, fare una misura OLS e controllare i residui: Ora adattarsi al modello L'analisi residua (non mostrato) sembra perfetto. Ecco un modello di ARMAX, M t beta 0 phi 1 M t-1 phi 2 M t-2 beta 1 t beta 2 T T-1 beta 3 P t beta 4 P t-4 e t. dove e t è forse autocorrelato. In primo luogo cerchiamo di ARMAX (p2, q0), poi guardiamo i residui e realizziamo Theres nessuna correlazione sinistra, quindi sono state fatte. Infine, un'analisi spettrale quicky: Questo è tutto per ora. Se si vuole di più sulla grafica delle serie temporali, vedere la grafica soluzione rapida page. Ramesh Raskar. Professore Associato, MIT Media Lab Direttore del Progetto (Raskar (at) mit. edu) Moungi G. Bawendi. Professore, Dipartimento di Chimica, MIT Andreas Velten. Postdoctoral Associate, MIT Media Lab (Velten (at) mit. edu) Everett Lawson. MIT Media Lab Amy Fritz. MIT Media Lab Di Wu. MIT Media Lab e Tsinghua U. Matt Otoole. MIT Media Lab e U. of Toronto Diego Gutierrez. Universidad de Zaragoza Belen Masia. MIT Media Lab e Universidad de Zaragoza Elisa Amoros, Universidad de Zaragoza abbiamo costruito un soluzione di imaging che ci permette di visualizzare propagazione della luce. Il tempo di esposizione efficace di ogni fotogramma è di due trillionths di un secondo e la visualizzazione risultante rappresenta il movimento della luce a circa mezzo trilione di fotogrammi al secondo. Registrazione diretta della luce riflessa o dispersa ad una velocità tale cornice con sufficiente luminosità è quasi impossibile. Usiamo un metodo stroboscopico indiretto, che registra milioni di misurazioni ripetute da un'attenta scansione nel tempo e punti di vista. Poi abbiamo riorganizzare i dati per creare un filmato di un evento lungo nanosecondo. Il dispositivo è stato sviluppato dal gruppo MIT Media Cultura Lab8217s Macchina fotografica in collaborazione con Bawendi Lab presso il Dipartimento di Chimica presso il MIT. Un impulso laser che dura meno di un trilione di secondo è usato come un flash e la luce di ritorno dalla scena viene raccolto da una telecamera ad un tasso equivalente a circa mezzo trilione fotogrammi al secondo. Tuttavia, a causa molto brevi tempi di esposizione (circa due millesimo di miliardesimo di secondo) e un ristretto campo di vista della macchina fotografica, il video viene catturato nell'arco di diversi minuti di campionamento ripetuto e periodica. La nuova tecnica, che noi chiamiamo femtofotografia. si compone di illuminazione laser a femtosecondi, rilevatori picosecondo-precise e tecniche di ricostruzione matematiche. La nostra sorgente di luce è un laser titanio zaffiro che emette impulsi a intervalli regolari ogni 13 nanosecondi. Questi impulsi illuminano la scena, e anche innescare il nostro picosecondo accurata tubo striscia che cattura la luce restituita dalla scena. La fotocamera striscia ha un campo ragionevole di vista in senso orizzontale, ma molto stretta (più o meno equivalente a una linea di scansione) nella dimensione verticale. Ad ogni registrazione, possiamo registrare solo un film 1D di questo stretto campo visivo. Nel film, che registra circa 480 fotogrammi e ogni fotogramma ha un tempo di esposizione più o meno 1,71 picosecondi. Attraverso un sistema di specchi, ci orientiamo la vista della telecamera verso diverse parti dell'oggetto e acquisire un filmato per ogni visualizzazione. Manteniamo un ritardo fisso tra l'impulso laser e la nostra StartTime film. Infine, il nostro algoritmo utilizza questi dati acquisiti a comporre un unico film in 2D di circa 480 fotogrammi ciascuna con un tempo di esposizione efficace di 1,71 picosecondi. Al di là del potenziale di visualizzazione artistica e didattica, applicazioni includono l'imaging industriale per analizzare i difetti e le proprietà dei materiali, imaging scientifico per la comprensione dei processi ultraveloci e imaging medico per ricostruire gli elementi sotto la superficie, vale a dire gli ultrasuoni con la luce. Inoltre, l'analisi del percorso fotone consentirà nuove forme di fotografia computazionale. per esempio. per il rendering e riaccendere le foto utilizzando tecniche di computer grafica. Riferimenti A. Velten, R. Raskar, e M. Bawendi, fotocamera picosecondo per tempo di volo Imaging, in Imaging Systems Applications. OSA Digest tecnica (CD) (Optical Society of America, 2011) Collegamento arte lenta con un trilione di fotogrammi al secondo macchina fotografica, una Velten, E Lawson, A Bardagiy, M Bawendi, R Raskar, Siggraph 2011 di conversazione di collegamento R Raskar e J Davis, matrice di trasporto 82205d tempo-luce: cosa possiamo ragionare su scena properties8221, luglio 2007 Domande frequenti Come si può prendere una foto di fotoni in movimento a un trilione di fotogrammi al secondo usiamo un pico-secondo rivelatore accurate. Usiamo un imager speciale chiamato un tubo di striscia che si comporta come un oscilloscopio con grilletto e deflessione dei raggi corrispondente. Un impulso luce entra strumento attraverso una fessura stretta lungo una direzione. Viene quindi deviato nella direzione perpendicolare modo che i fotoni che arrivano prima colpito il rivelatore a una posizione diversa rispetto a fotoni che arrivano tardi. L'immagine risultante forma una striscia di luce. tubi di scansione sono spesso utilizzati in chimica o biologia per osservare oggetti di dimensioni milimeter ma raramente per l'imaging spazio libero. Si può catturare qualsiasi evento in questo frame rate Quali sono i limiti che non possiamo catturare eventi arbitrari alla risoluzione temporale picosecondo. Se l'evento non è ripetibile, il richiesto rapporto segnale-rumore (SNR) si rendono quasi impossibile per catturare l'evento. Sfruttiamo il semplice fatto che i fotoni statisticamente traccerà lo stesso percorso nel illuminazioni pulsati ripetuti. Sincronizzando accuratamente l'illuminazione ad impulsi con la cattura di luce riflessa, registriamo la stessa pixel allo stesso esatto relativi di slot di tempo milioni di volte per accumulare il segnale sufficiente. La nostra risoluzione temporale è 1.71 picosecondo e, quindi, qualsiasi attività che abbracciano più piccolo a 0,5 mm di dimensioni sarà difficile da registrare. Come si confronta con la cattura video di proiettili in movimento Circa 50 anni fa, Doc Edgerton ha creato immagini mozzafiato di oggetti in rapido movimento, come proiettili. Seguiamo le sue orme. Al di là della ricerca scientifica, i nostri video potrebbero ispirare visualizzazioni artistiche ed educative. La tecnologia chiave di allora era l'uso di un brevissimo flash durata di congelare il movimento. La luce viaggia a circa un milione di volte più veloce di proiettile. Per osservare i fotoni (particelle di luce) in movimento richiede un approccio molto diverso. Il proiettile viene registrata in un solo colpo, cioè non vi è alcuna necessità di sparare una sequenza di proiettili. Ma per osservare i fotoni, abbiamo bisogno di inviare l'impulso (proiettile di luce) milioni di volte nella scena. Cosa c'è di nuovo sulle femtofotografia approccio moderno cattura tecnologia di imaging e di analisi scene del mondo reale utilizzando le immagini delle telecamere 2D. Queste immagini corrispondono a stabilizzare trasporto leggero stato e ignorare il ritardo nella propagazione della luce attraverso la scena. Ogni raggio di luce impiega un percorso distinto attraverso la scena che contiene una pletora di informazioni che viene persa quando tutti i raggi di luce vengono sommati al tradizionale pixel fotocamera. La luce viaggia molto veloce (1 piede in 1 nanosecondo) e di campionamento luce in queste scale di tempo è ben al di là della portata dei sensori convenzionali (videocamere veloce hanno esposizioni microsecondo). D'altra parte, LiDAR e femtosecondi tecniche di imaging come la tomografia a coerenza ottica che fanno impiegare rilevamento ultra-veloce e la cattura di illuminazione laser solo la luce diretta (fotoni balistici) proveniente dalla scena, ma ignorare la luce indiretta riflessa. Uniamo i recenti progressi in hardware e l'illuminazione ultra-veloce con una tecnica di ricostruzione che rivela informazioni insolito. Quali sono le sfide veloci sensori elettronici hanno il tempo di esposizione in nanosecondi o centinaia di picosecondi. Per catturare propagazione della luce in una scena da tavolo abbiamo bisogno velocità del sensore di circa 1 ps o un trilione di fotogrammi al secondo. Per raggiungere questa velocità si usa un tubo consecutive. La fotocamera striscia utilizza un trucco per catturare un un campo di vista dimensionale a quasi un trilione di fotogrammi al secondo un'unica immagine striscia in. Per ottenere un filmato completo della scena che cucire insieme molte di queste immagini consecutive. Il film risultante è non di un impulso, ma è una media di molti impulsi. Sincronizzando con attenzione il laser e fotocamera dobbiamo fare in modo ciascuno di questi impulsi hanno lo stesso aspetto. In che modo questi strumenti complicati transizione fuori dal laboratorio I dispositivi di imaging ultraveloci oggi sono abbastanza ingombrante. Le sorgenti laser e telecamere ad alta velocità stare su un piccolo banco ottico e devono essere attentamente calibrato per l'attivazione. Tuttavia, vi è la ricerca parallelo femtosecondi laser a stato solido e semplificherà notevolmente la sorgente di illuminazione. Inoltre, i progressi nella comunicazione ottica e informatica ottico mostra una grande promessa per sensori ottici compatti e veloci. Tuttavia, nel breve periodo, stiamo costruendo le applicazioni in cui la portabilità non è così critica. Relativi lavori P Sen, B Chen, G Garg, S Marschner, M Horowitz, M Levoy, e H Lensch, 8220Dual photography8221, in ACM SIG. 821.705 SM Seitz, Y Matsushita, e KN Kutulakos, la teoria 8220A di inversa transport8221 luce, in ICCV 821.705 SK Nayar, G Krishnan, M Grossberg, e R Raskar, 8220Fast separazione dei componenti diretti e globali di una scena utilizzando ad alta illumination8221 frequenza, in SIGGRAPH 821.706 K Kutulakos ed e Steger, la teoria 8220A di forma 3D di rifrazione e speculare dalla luce-percorso triangulation8221, IJCV 821707. B. Atcheson, I. Ihrke, W. Heidrich, A. TEV, D. Bradley, M. Magnor, H .-P. Seidel, risolta in tempo di acquisizione 3D di gas non-stazionari Flussi Siggraph Asia, 2008 Presentazione, video e notizie Storie Notizie Copertura: The New York Times. Velocità della Luce indugia nella Volto di Notizie Nuova fotocamera MIT. Trillion-frame-per-secondo video. Utilizzando dispositivi ottici in maniera del tutto inaspettata, MIT ricercatori hanno creato un sistema di imaging che rende chiaro sguardo lento. BBC: MIT luce monitoraggio fotocamera Melanie Gonick, MIT News Ringraziamenti Ringraziamo l'intero gruppo Cultura Camera per il loro sostegno incessante. Questa ricerca è sostenuta da sovvenzioni di ricerca di sponsor MIT Media Lab, MIT Lincoln Labs e l'Army Research Office attraverso l'Istituto per Soldier Nanotechnologies presso il MIT. Ramesh Raskar è supportato da un Alfred P. Sloan Research Fellowship 2009 e DARPA giovane Facoltà Award 2010. I progetti recenti in Camera cultura groupWelcome a Babilonia Floral Design, Denvers più unico fiore boutique, specializzata nella tagliente disegno floreale e articoli da regalo unici. Ci sforziamo di fornire le modalità più squisiti e servizio per gli individui e gli eventi trasformando pensieri e sentimenti in arte floreale, usando il colore, la consistenza, la forma e lo stile di comunicazione. Non esitate a consultare la nostra galleria e blog per ottenere un senso di quello che facciamo e poi visitare la nostra pagina di ordine per il nostro approccio unico per ordinare fiori. Noi invece selezionare i nostri fiori ogni giorno e portare un vasto assortimento di orchidee fresche e tropicals con picconi di stagione. Per richieste particolari, chiamare il giorno prima e ben ordinare ciò che si desidera. Siamo felici di offrire la consegna in tutta la città e l'associazione con un consorzio di fioristi pregiati, offrendo eccezionale disegno floreale per la consegna a livello nazionale e internazionale. Se si vuole fare un acquisto e l'indirizzo di fatturazione della carta di credito Andor è al di fuori degli Stati Uniti, si prega di chiamare il negozio per ordinare. Forniamo sicuro on-line di ordinare 24 ore al giorno, ma noi non fornire la domenica o la maggior parte delle principali festività. Babylon floreale 1223 Oriente 17 Ave. Denver, CO 303.830.6855
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