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借贵宝地分享一个贝叶斯间序列分析算法BEAST,以前在Matlab版块也发过,在这个版块重发一下。它主要用于把时间序列分解为趋势(trend)和季节周期波动(seasonality), 同时对这2项也进行突变点检测。如果时间序列没有季节项,也可以只进行趋势分析和突变点检测 (changepoint detection and trend analysis)。 这个算法和程序已经被一些文章和教材用过或介绍过,BEAST可能对分析某些气象数据或许有点用处。 相比传统的突变点趋势分析方法(比如bfast,M-K, Chow test,和Prettitt test),它的优势是不仅告诉那儿发生突变,并且给出每个时间点发出突变的概率;也可以告诉发生几个突变点的概率(比如有1个突变点的概率,有2个的概率,....)。这个网址有更多的介绍 https://github.com/zhaokg/Rbeast.
在Python中,已经做成一个package放在https://pypi.org/project/Rbeast/, 可以直接用pip install Rbeast安装:
- import Rbeast as rb
- nile, year = rb.load_example('nile')
- o = rb.beast( nile, start=1871, season='none')
- rb.plot(o, title='Annual streamflow of the Nile River')
- rb.print(o)
复制代码
这个算法也可以在R和Matlab中调用。比如在R中,可以直接用install.packages("Rbeast")安装。
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