時系列解析の手法
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0001名無しさん
NGNG0002名無しさん
NGNG0003ななし
NGNG0004名無しさん＠１周年
NGNG♪ ∧∧ ∧∧ ∧∧ ∧∧♪ ／￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣
( ﾟДﾟ) ( ﾟДﾟ) ( ﾟДﾟ) ( ﾟДﾟ) ＜ カステラ一番 電波は２ちゃん
⊂ つ⊂ つ⊂ つ⊂ つ | ３時の駄スレは放置プレイ〜♪
〜（ つﾉ〜（ つﾉ〜（ つﾉ〜（ つﾉ ＼＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿
（/ （/ （/ （/
0005名無しさん＠１周年
NGNG0006
NGNGXn+1 = a * Xn * ( 1 - Xn ) ロジスティック関数
これに対しての |f'(x)|の部分って
a - 2 * a * Xn
じゃだめなのかな・・・
0007名無しさん＠１周年
NGNGあとはlog|f'(?)|とって時間平均するとか|
0008名無しさん＠１周年
NGNG0009名無しさん＠１周年
NGNG0010
NGNGfor(j=0;j<1000;j++){
for(i=0;i<1000;i++)
{
number[i+1] = a * number[i] * ( 1 - number[i] ) ;
z = fabs(a - 2 * a * number[i] );
ria[j] = ria[j] + ldexp(z , 2 ) ;
}
a = a + 0.001;
}
for(i=0;i<1000;i++)
{
ria[i] = ria[i] / 1000;
}
a = 3.5f;
for(j=0;j<1000;j++)
{
glColor3f(0.0f , 1.0f , 0.0f );
glVertex3f((float)a , (float)ria[j] , 0 );
a = a+0.001;
}
ってやってるんですができません（泣
0011名無しさん＠１周年
NGNGまたは、初期の過渡状態の扱いに問題は？
0012名無しさん＠１周年
NGNG今日色々本屋回って確かめたら、確かに初期値が違った。
後、本によっては横軸に対数とってた
0013名無しさん＠１周年
NGNG1万点くらい過渡状態を捨てて、その後1万点くらい平均してみたら？
そもそも，平均データ数を増やしていきながら，
Lyapunov指数が収束する様子を見てみたら？
どんなふうにおかしいの？
0014名無しさん＠１周年
NGNG0015名無しさん＠１周年
NGNG0016名無しさん＠１周年
NGNG>>1
レポートの宿題くらい図書館で自分で調べな。
0017名無しさん＠１周年
NGNGなんかＣの命令間違っていたみたいです。
ldexp(z , 2 ) を log10(z)
でできました(;´Д`)
今度は実際のデータからリプアノフ指数の推定でもするかな・・・
ところでカオス時系列解析やってる人ってどのくらいいるの？
私は研究室入って勝手にやってるけど（笑）
0018名無しさん＠１周年
NGNG関連して、工学板にもカオスニューラルネットスレがあったよ
0019名無しさん＠１周年
NGNGカオスの分野ではないということ？
0020ARMA
NGNG0021名無しさん＠１周年
NGNG0022AR1
NGNG今のところ数値積分かモンテカルロ積分で解くしかないの？
0023AR1
NGNGたとえば、ただの台形公式よりもガウス型の公式とか使った方が
少ないノードでいい結果が出ると思うんだけど、
そういう事を書いた論文ってある？
知ってたら教えて。
0024NN1
NGNGガウス型の公式ってなに？
いつも台形とかシンプソンだけど．．
0026AR1
NGNG噛み砕いて言うと
ニュートン・コーツ型がｎ個の等間隔分点で被積分関数を
n-1次式で近似したものを積分した値が出せるのに対してガウス型は
分点を等間隔にするのをやめることによって、n個の分点で
被積分関数を2n-1次式で近似したものを積分した値が出せる。
近似の精度が上がるので当然より少ない分点で高い精度の計算ができる。
といったところでしょうか。
ただ分点の計算と重みの計算がめんどくさいけど
0027NN1
NGNGなるほど、ありがとうございます
確かにシンプソンとかだと，等間隔でしかできないね
多次式で分布を最小二乗近似をして，定積分をするような
感じでしょうか？
25さんのはもっと高等そうですけど．．
直交多項式ってたとえば，どんなのが利用できるのでしょう？
002825
NGNG図があるほうが解りやすいし。
ではアバウトに。
直交多項式というのは「直交」の名が示すように内積が０になるような多項式です。
N次直交多項式A(x)があって、N-1次以下の多項式B(x)との内積をとると
∫A(x)B(x)dx=0
になります。
で、計算したい問題が∫fx))dxとすると、
f(x)=A(x)B(x)+C(x)
の形で考えた時、特定の分点で計算すれば巧く誤差をキャンセルできるんです。
酔っ払っているのでここまでで終了（ｗ
0029名無しさん＠１周年
NGNG「数値計算法」(改訂3版)
槇書店
がいいと思う。ガウス型の数値積分について
一通りはのっている。
0030名無しさん＠１周年
NGNGカルマンフィルターの厄介なところは
解析的に積分できないだけじゃなくて
被積分関数すら分かってないところだ。
0031とおりすがりのななし
NGNGあれはいいよね。学校の教科書で使ったけど、
26,28の計算がよく分かりますよ。
0032AR1
NGNG多次元になるとやっぱりなぁ･･･。
0033AR
NGNG参考書をご存知の方、いますか？
0034NN1
NGNG0035名無しさん＠１周年
NGNG時系列のパワースペクトルから自己相関関数を求めるとき，
時系列をFFTした結果からパワースペクトルを推定して，
それを逆FFTすることによって自己相関関数を求めようと
思うのですが，スペクトルの折り返しの部分はどのように
扱うのが正しいのでしょうか？
折り返しの部分は扱わないのがよいのか，考慮して
逆FFTをするのがよいのか．
この場合，精度とかどうなのでしょう？
よろしくお願いします．
0036名無しさん＠１周年
NGNG0037名無しさん＠１周年
NGNGなってしまう事が気に入らないので愛称を募集して
「セントレア」となったそうです。
羽田、成田、関空よりはマシです。
セントレア、愛知万博、中央リニア新幹線、
名古屋が今、面白い!!
0038名無しさん＠１周年
NGNGあいかわらずハコモノつくるしか能が無い地方自治体逝ってよし
0039名無しさん＠１周年
NGNGごめんわかんない。
0040名無しさん＠１周年
NGNG0041名無しさん＠１周年
NGNG低周波領域には振動があるのに、
高周波領域が急に振動が無くなって
線状の特性になります
なんで？
0042名無しさん＠１周年
NGNGよくわからないけど、
サンプリング周波数とか？
0043名無しさん＠１周年
NGNG004441
NGNGスペクトラムはその中の低-中周波領域では
きざぎざとした変動の激しい特性なのですが，
高周波領域になるとそれが急激に減少して，
振動の無いゆるやかな特性になります
なんででしょう？
なにか間違っているのでしょうか
窓関数はかけていませんが，それが問題？
0045名無しさん＠１周年
NGNG非表示にしたってだめだろう……
004641
NGNGどうか教えてください
0047名無しさん＠１周年
NGNG移動平均だ
なんか本読んだ？>>36とか
0048名無しさん＠１周年
NGNG004941
NGNG実は時系列データを微分方程式からある時間刻みで計算して出しているのです．
その時間刻みそのままでFFTに入れているのですがこれはまちがいなのでしょうか
>>48
それだけでいいの？
005041
NGNGどれどれ．．
0051＞３５
NGNG普通にC(k)=∫（-1/2から1/2)p(f)*EXP(2πikf) (k=0,1,2,…N-1)
とすればいいんじゃない？
３５さんはサンプルから推測したピリオドグラムの平均値は真のスペクトルに近づくけど
（漸近的不偏というやつね）ピリオドグラムの分散が減らない（一定）ことから
なんかおかしなことがおこるんじゃない？と心配してるってことかな。
0052名無しさん＠１周年
NGNG微分方程式を数値解法で解きつつ、そのデータをＦＴに突っ込んでいるんだね。
で、質問なんだけどその微分方程式って研究でホントに扱うものなの？
こういう場合ならまずは素性が明らか＆取り扱いが簡単なのを使ってみればいいんだよ。
でさ、解析的に解が求められるようなのにして、数値計算と比較してみればいい
005341
NGNGご教授ありがとうございます
確かにそうなのですが，
ピリオドグラム上で
特性がぎざぎざとしているのが
通常のFTの結果だと思うのですが，
低い周波数の領域ではぎざぎざしている部分があるのですが
高い周波数の領域で急にそのぎざぎざがなくなる
というのがはたして普通あるのか？
FT解析での典型的な過ちとしてあるのか知りたかったのです．
P(omega)
｜
｜ | | |
｜| | || | |_｜_______________
｜__________________________________ omega
この辺ぎざぎざ このへん滑らか(平らではなく減衰ですが)
な特性になることがあるのか
ちょいとお尋ねしたかったのです．
0054厨房
NGNG0055名無しさん＠１周年
NGNG0056_________
NGNG0057あぼーん
NGNG0058____
NGNG0059____
NGNG５１だが、一般的にそんなことはない
ホワイトノイズ源からサンプルを出してFFTにかけるとわかるはず。
理論的にはlogp(ω)=0の直線になるが、ピリオドグラムは
そうならないで上下に振れる。でも高周波でも減衰しないはずだ。
0060____
NGNGちなみにサンプル数をふやしても振れの幅は小さくならないと
思うぞ。一致性が成立しないことが体験できるはず。
006141
NGNG触れ幅が減衰するのが不思議なんです
なんでだろう
一致性とはなんなのでしょうか？
ぺリオドグラムがパワースペクトラムに一致せずに
振動することでしょうか？
ちなみに，白色雑音を生成する方法は
中心極限定理による方法以外に
良い方法（解析的な方法）はあるのでしょうか？
0062____
NGNG生データはなんなの。先にも述べたがそれがデータの特性なんだったら不思議でも
なんでもないだろ。それとも理論的にパワースペクトルが減衰しちゃいけないこと
がわかってるデータ源をつかってるのかい。
ここに書いてあることだけじゃなんで｢不思議」なのかわからない。
0063____
NGNG＞ぺリオドグラムがパワースペクトラムに一致せずに
＞振動することでしょうか
それだけじゃなく、振動の幅がデータ数を増やしてもかわらないことだ。
要するに自己相関のほうはデータ数を増やすと真の値に収束するが、
パワースペクトルの特定周波数に対する推定量であるピリオドグラムは
データが増えたからといって真のスペクトルの値（高さというべきか）
に収束しない。
特定周波数ωｊにおいて、ωｊ=0,1/2の両端点をのぞいては
２ｐ*（ωｊ）/p（ωｊ）は自由度２のχ二乗分布に従うことが
わかってる。というわけで分散がデータ数（Ｎ）に依存せずいっていになっちゃうわけ。
0064____
NGNG北川「FORTRAN77時系列解析プログラミング」（岩波１９９３）がいいとおもう。
多分絶版だろうから図書館でさがしてくれ。
白色雑音の生成法はいろいろあるが、これも凝りだすときりがないな（藁）。
本当に｢白色」でバイアスないのは自然雑音だけかもしれないなあ。
まあいろんなところに落っこちてるだろうから自分で探すべし。
0065名無しさん＠１周年
NGNG006641
NGNG結局ぺリオドグラムでは振動は避けられないのですね
自己相関からＦＦＴしてパワースペクトラムを
求めれば振動はなくなるのでしょうか？
データ数が多くて実行するのが怖いです．
0067名無しさん＠１周年
NGNGあんた51氏がまぢめにアドバイスしてるんだからもう少し「対話」しろよ
0068名無しさん＠１周年
NGNG006941
NGNGもともと日常でも会話が苦手なもので，
文章にしても同じようです．
>>68
ゐなーヒンチンの定理とぺリオドグラムは
違うとのことなので，どうかと思いまして．
007041
NGNGありがとうございます
もうちょい調べてみます
ぺリオドグラムと，パワースペクトルの
関連がいまいちわかっていないようです
0071____
NGNG真の確率分布が生成する時系列の周波数領域の分析がパワースペクトル。
実際のデータからまず確率分布を推定した上で周波数分析するのがぺリオドグラム。
ｋ次に自己相関関数C(k)と任意の連続周波数ωのスペクトラムp(ω)に対し、後者は実際のデータから推定されるC*(k)とN分割された離散的p*(ω)をつかう。
C*もp*も推定値なので、それぞれある標本平均値と標本分散をもった値。
C*の標本分散のオーダーは1/Nなのでデータ数（N)が増えればばらつきが少なくなり真のCの値に近づく。
p*（ω）の標本分散はそう都合よくなってないということ。
0072記念巡り ◆KinenUYU
NGNG0073名無しさん＠１周年
NGNG0074名無しさん＠１周年
NGNG0075名無しさん＠１周年
NGNG0076名無しさん＠１周年
NGNG時系列から自己相関関数を求めて、自己相関関数を０から∞まで積分し
時系列の積分スケールを求めたいんです。
この際の自己相関関数（共分散）はどうやって求めるのでしょうか？
1.FFTで自己相関を求める方法
2.PSDをぺリオドグラムで求め、逆フーリエ変換で自己相関を求める
両方試しましたが結果がかなり違うようなので・・・。
教えてください。
0077名無しさん＠１周年
NGNG答えが返ってくるのは半年後かも知れんぞい！！
0078名無しさん＠１周年
NGNG非線形、非正規を仮定したときに、被積分関数が解析的にあらわせないので、
モンテカルロ積分を用いるということなんですか？
00792チャンネルで超有名
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0080名無しさん＠１周年
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NGNG（ ＾＾ ）＜ ぬるぽ（＾＾）
0088山崎渉
NGNG0089山崎渉
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|（ ＾＾ ）| ＜寝るぽ（＾＾）
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＼ |⌒⌒⌒~| 山崎渉
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0091山崎 渉
NGNG（ ＾＾ ）＜ ぬるぽ（＾＾）
0092ぼるじょあ ◆yBEncckFOU
NGNGﾋﾟｭ.ｰ （ ・３・） ( ＾＾ ） ＜これからも僕たちを応援して下さいね（＾＾）。
＝〔~∪￣￣￣∪￣￣〕
＝ ◎――――――◎ 山崎渉&ぼるじょあ
0093山崎 渉
NGNG│ ＾ ＾ │＜これからも僕を応援して下さいね（＾＾）。
⊂| |つ
（＿）（＿） 山崎パン
0094アナルＭＡＯ ◆/XA.cDIhIE
NGNG0095吉澤信濃守
NGNG0096ぼるじょあ ◆yBEncckFOU
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0097学生
05/02/13 02:07:090098名無しさん＠３周年
05/02/14 22:16:58ってかそれが全て。
0099ぼるじょあ ◆yBEncckFOU
05/02/20 09:06:50∧＿∧ ∧＿∧
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0100山.崎 渉
05/02/22 19:52:14━―━―━―━―━―━―━―━―━[JR山崎駅（＾＾）]━―━―━―━―━―━―━―━―━―
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0101名無しさん＠５周年
2005/11/23(水) 04:07:14機能してないようだけど発見記念カキコ
0102名無しさん＠５周年
2005/11/23(水) 10:54:480103名無しさん＠５周年
2006/06/11(日) 22:37:080104名無しさん＠５周年
2006/06/17(土) 19:55:22が絶望的に入手困難そうな件について
0105名無しさん＠５周年
2006/08/22(火) 01:36:34>計算したい問題が∫fx))dxとすると、
>f(x)=A(x)B(x)+C(x)
>の形で考えた時、特定の分点で計算すれば巧く誤差をキャンセルできる・・・
うーん？？
0106ムーディー勝山
2007/06/15(金) 23:06:180108名無しさん＠５周年
2008/06/22(日) 19:06:270109名無しさん＠５周年
2008/07/01(火) 02:47:25日本人の女はヤリ○ンっていうイメージが定着して
外人から好色な目で見られるようになった時期と、
毎日新聞がエロ記事を垂れ流し始めた時期って、
もしかして一致してる？
確認されてる一番古いエロ記事は、９年前だから、連動してそうには思う。
835 ：可愛い奥様：2008/06/28(土) 01:30:00 ID:i4TbQFlw0
一致してる
オマケ
海外発の卑猥スパムメールあるでしょ
アレの内容って毎日変態の記事をトレースしてるのめっさ多いよ
日本語でも厨国発の変態スパムも同様
時系列でまとめると追い討ちカードが確実に増えるよ
705 ：名無しさん＠全板トナメ参戦中：2008/06/25(水) 09:44:34 ID:YZEWD8wG0
じゃあ、９年間も日本人はそんな変態ばかりだという、好奇な目で
外国人に視姦され続けていたんだ。
ひょっとしたら、外国人による日本人女性に対する犯罪も、毎日新聞は
無縁じゃなかったかも、それどころか、あおってたってことなの！？
0110名無しさん＠５周年
2008/08/28(木) 16:17:37教えてください
0111名無しさん＠５周年
2008/08/29(金) 00:07:03フィードバック制御において、制御対象の出力が「制御量」
制御対象への入力が「操作量」
制御装置（PID制御など）の出力が「操作量」
制御対象の出力の目標を定める「目標値」と「制御量」との差が制御装置の入力。
0112名無しさん＠５周年
2008/10/29(水) 21:28:480113名無しさん＠５周年
2008/10/30(木) 02:10:21この内容をカバーしているような日本語の参考書知ってたら教えてください。
0114名無しさん＠５周年
2009/02/24(火) 00:20:11経済学専攻者は相手を馬鹿にすることによって
優越感を得る人が多いから。
0115名無しさん＠５周年
2009/05/24(日) 17:57:20│ ☆祝☆長寿スレ ｜
└────┰───┘
∧＿∧
（ ・∀・） ∬
（ ⊃旦⊃ 旦
（ ⌒）⌒） ┳┳
□□このスレッドは20世紀生まれです■■
0117名無しさん＠５周年
2009/11/08(日) 20:52:58一応、洋書で２冊、和書で２冊を提示します。
T. W. Anderson "The Statistical Analysis of Time Series"
ttp://www.amazon.co.jp/Statistical-Analysis-Wiley-Classics-Library/dp/0471047457/ref=sr_1_5?ie=UTF8&s=english-books&qid=1257463082&sr=1-5
W.A. Fuller "Introduction to Statistical Time Series"
ttp://www.amazon.co.jp/Introduction-Statistical-Wiley-Probability-Statistics/dp/0471552399/ref=sr_1_1?ie=UTF8&s=english-books&qid=1257463186&sr=1-1
P.J.Brockwell, R.A.davis "入門 時系列解析と予測"
ttp://www.amazon.co.jp/入門-時系列解析と予測-P-J-ブロックウェル/dp/4916092651/ref=pd_sim_fb_3
田中勝人 "現代時系列分析"
ttp://www.amazon.co.jp/現代時系列分析-田中-勝人/dp/4000227610/ref=pd_sim_b_4
0118名無しさん＠５周年
2009/12/05(土) 07:55:42時系列解析初学者の会社員です。時系列変動データを解析して今後値を
予測する手法を、これからWebで勉強を始めたいのですが、以下のサイトは
お奨めでしょうか。推奨サイトを幾つか例示願えませんでしょうか。
時系列分析
http://www.cc.kyoto-su.ac.jp/~yamadaka/data/yscp-m13.htm
0119名無しさん＠５周年
2009/12/06(日) 01:27:14自己回帰モデル（AR model）でやればいいじゃないかな
http://www.yobology.info/text/Linear_prediction/linear_prediction.htm
http://www.kumst.kyoto-u.ac.jp/kougi/time_series/ex1113.html
http://cl-www.msi.co.jp/solutions/knowledge/lisp-world/products/time-series.pdf
0120名無しさん＠５周年
2009/12/19(土) 14:28:20応答ありがとうございます。「自己回帰」を手掛かりに調べてみます。
引用されたURL記事は、何れも初学者の私には高度過ぎるようです。
0121名無しさん＠５周年
2010/02/13(土) 02:37:160123名無しさん＠５周年
2010/03/06(土) 22:23:150124名無しさん＠５周年
2010/03/09(火) 16:37:140125名無しさん＠５周年
2010/03/14(日) 16:10:330126名無しさん＠５周年
2010/03/14(日) 17:04:460127名無しさん＠５周年
2010/03/14(日) 20:02:240128名無しさん＠５周年
2010/03/17(水) 06:30:010130名無しさん＠５周年
2010/04/05(月) 15:30:500132名無しさん＠５周年
2010/04/15(木) 00:05:450133名無しさん＠５周年
2010/05/28(金) 02:24:55
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