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日、週、月などの期間を含む時系列がたくさんあります。stl()機能またはでloess(x ~ y)私が見ることができますどのように特定の時系列表情の動向。時系列の傾向が増加しているか減少しているかを検出する必要があります。どうすれば管理できますか？ 線形回帰係数を計算lm(x ~ y)して、勾配係数で遊んでみました。（If |slope|>2 and slope>0 then増加傾向、else if |slope|>2 and slope<0–減少）。多分傾向検出のための別のより効果的な方法がありますか？ありがとうございました！ 例：私はtimeserie1、を持っていtimeserie2ます。それがtimeserie2増加アルゴリズムであることを教えてくれる単純なアルゴリズムが必要timeserie1です。どの基準を使用すればよいですか？ timeserie1： 1774 1706 1288 1276 2350 1821 1712 1654 1680 1451 1275 2140 1747 1749 1770 1797 1485 1299 2330 1822 1627 1847 1797 1452 1328 2363 1998 1864 2088 2084 594 884 1968 1858 …

9 r  time-series  trend 

何十年にもわたって不規則な間隔で大きな水域から取られた水温測定のデータセットがあります。（興味がある場合は、テキサス州ガルベストンベイ） データの先頭は次のとおりです。 STATION_ID DATE TIME LATITUDE LONGITUDE YEAR MONTH DAY SEASON MEASUREMENT 1 13296 6/20/91 11:04 29.50889 -94.75806 1991 6 20 Summer 28.0 2 13296 3/17/92 9:30 29.50889 -94.75806 1992 3 17 Spring 20.1 3 13296 9/23/91 11:24 29.50889 -94.75806 1991 9 23 Fall 26.0 4 13296 9/23/91 11:24 29.50889 …

8 time-series  seasonality  trend  unevenly-spaced-time-series 

2つの基本的な動作があるデータがあります。まず、周期性があります。正弦曲線のように見えます。第二に、データポイントには一定の増加があります。したがって、100のデータポイントが増加せずにある場合、正弦曲線のように見えます。しかし、その成長率のため。マグニチュードはポイント1からポイント100に増加します。 グーグルで検索するための正しい用語が何であるかわかりません。この種のデータ分析の方法はありますか？

8 time-series  seasonality  trend  fourier-transform 

20年間にわたる希少疾患の発生率に関する2500人のシミュレーションデータを以下に示します year number_affected 1 0 2 0 3 1 4 0 5 0 6 0 7 1 8 0 9 1 10 0 11 1 12 0 13 0 14 1 15 1 16 0 17 1 18 0 19 2 20 1 病気がより一般的になっていることを示すためにどのような検査を適用できますか？ 編集：@Wrzlprmftで提案されているように、SpearmanとKendallのメソッドを使用して簡単な相関を試みました： Spearman's rank correlation rho data: …

8 time-series  hypothesis-testing  trend