AR(Auto Regressive)モデルに対し、今度はホワイトノイズの線形結合形である MA(Moving Average)モデルを考える。(下記は1次のMAモデル） ホワイトノイズは線形定常過程に含まれるため、その線形結合であるMAモデルも当然線形定常過程となると理解した。 と…

emdistというパッケージを使おうとしたが、ソースにも書いてある通り、行列のサイズ制限や計算回数に制限が設けられており、都合が悪かったのでソースコードから変更することにした。備忘として、その手順を記す。 まず、ここからemdist_0.3-1.tar.gzをダウ…

こっちでAR1次モデルを扱ったが、2次以降も項が増えるだけで、理屈は似ている。 待ち時間にやってみた。今度はACFの結果も載せる。 AR2 <- function(n,b1,b2,a=0,sd=1,y0=0) { c <- rnorm(n,sd=sd) y <- rep(0,n) y[1] <- y0 for(j in 1:(n-2)) { y[j+2] <- …

線形定常過程とは、 定常過程のうち、ある時点の確率変数が、 それ以前の確率変数とランダムな変動（ホワイトノイズ） の加重平均 となっているものをいう。ホワイトノイズとは次の定義を満たすものを指す。 1. 全ての時点で、平均(期待値)が0である。 2. 全…

2次元データはこちらで例が載っていたので、ここでは3次元データで2次元カーネル推定を試してみる。MASSパッケージのkde2d関数が、ガウス分布のカーネルを用いて滑らかな密度推定を行ってくれる。 サンプルに用いるデータは、位置情報（lat, long)と各点にお…

C言語改訂版2 はじめて学ぶCの仕組み (CD-ROM付) (プログラミング学習シリーズ)作者: 倉薫出版社/メーカー: 翔泳社発売日: 2009/02/13メディア: 大型本購入: 2人 クリック: 6回この商品を含むブログ (5件) を見る 定数(const)というものが取り上げられている…

前回までは、平均移動法と指数平滑法を道具とした時系列データの古典的予測方法を見てきた。しかしながら、これらの方法は（重みの度合の差こそあれ）過去に重みを振り分けて和・積を取ることで予想することを前提としており、これとは異なるアプローチもあ…

この時のコメントでNKさんは以下のようにおっしゃっていた。 ”C言語の発想は「プログラマを信用して任せます」ということです。うまく書けば速いですが、正しく使いこなせるようになるまでが大変です。大衆車とF1カーの違いといいましょうか。” まさにその通…

C言語改訂版1 はじめてのプログラミング (CD-ROM付) (プログラミング学習シリーズ)作者: 倉薫出版社/メーカー: 翔泳社発売日: 2009/02/13メディア: 大型本購入: 3人 クリック: 14回この商品を含むブログ (3件) を見る #defineという機能があるらしい。 #defi…

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Linuxサーバー上で、OOM Killerなるものに処理中のプロセスを遮断される事例が多発。メモリが限界値を超えると、最も占有が大きいプロセスを自動的に遮断する模様。 以下のように書き込むことで、落とされたくないプロセスを選定出来る。 for i in $ (ps ux …

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RはC言語で書かれているため、両者には共通点が多いようだ #include <stdio.h> main () { int age; age = 22; if (age >= 20) { puts("You are an adult"); } else { puts("You are a child"); } } 基本的な構文、演算子等は酷似している。(そもそもどの言語も似通っ</stdio.h>…

graph.norm <- function(x1,x2,m,s,oneway=FALSE,rev=FALSE) { sig <- sqrt(s) xmin <- m-4*sig xmax <- m+4*sig dx <- (xmax-xmin)/1000 x <- seq(xmin,xmax,by=dx) y <- dnorm(x,mean=m,sd=sig) xl <- c(xmin,xmax) yl <- c(0,max(y)*1.05) title = paste(…

#http://www.esri.cao.go.jp/jp/sna/data/data_list/sokuhou/files/2013/qe131_2/gdemenuja.html #より取得し、加工したデータを使用 SNA <- read.csv("GDP_def_extract.csv",header=TRUE) View(SNA) GDP <- ts(SNA$GDP, start=c(1980,1), frequency=4) GDP.…

####filter関数を使った指数平滑法#### #データは経済産業省総合原指数【月次】出荷（平成17年＝100.0）#資本財を対象とするdat <- read.csv("http://www.meti.go.jp/statistics/tyo/iip/result/h2afdldj/csv/ha2zom3j.csv",skip=2,header=TRUE) #skip=2は上…

#########1.データの取り込み##########分析対象データは、これと同じ #install.packages("kernlab") ※初回のみ左記コマンドを実行 library(kernlab) data(spam) head(spam) #項目名を確認 #データ型を確認 for (i in 1:ncol(spam)) { print(c(names(spam[i]…

#########1.データの取り込み,整形######### #install.packages("kernlab") ※初回のみ実行 library(kernlab) data(spam) attributes(spam)$names #項目名を確認 #項目名の解説は、http://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Spambaseに掲載されている #データ…

#install.packages("FNN")library(FNN)#http://nakhirot.hatenablog.com/entry/20130607/1370602095 #で理解したKL.divergenceについて、Rの関数(KL.divergence())を分解して理解する ####KL.divergence####function (X, Y, k = 10, algorithm = c("VR", "br…

最小自乗法において、y(目的変数)とy^(予測値)の差の2乗の和を最小化する意味について： 差の絶対値を最小化する考え方もある（手計算の場合はこちらの方が次数が低く楽である） 各観測点から、回帰直線に垂線を下ろし、その長さを「誤差」と考える考え方も…

分析の題材はこのデータ： #SPC:Sales per customer,顧客単価(JPY) #OpenH:Hours open,営業時間 #NOHWT:Number of households within trade area,商圏内世帯数(世帯) #NOPWT:Number of people with in trade area,商圏内人口(人) #IPH:Income per households…

#decompose関数を分解して理解する#decompose関数は系列データを季節成分、トレンド、残りに分解する関数 #データは経済産業省より取得した「総合原指数【月次】出荷（平成17年＝100.0）」 edit(decompose) dat <- read.csv("http://www.meti.go.jp/statisti…

Rのソースコードはここから取得する：http://peiwang.fhcrc.org/research-project.html 論文はこれ：http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/16880200 要約：http://nakhirot.hatenablog.com/entry/2013/05/02/103659 ReadMe.txtの通りに実行すれば良いが、コー…