Avancerad källkod. Com 31.10.2015 Matlab källkod för biometrisk erkännande har uppdaterats. Minskade kostnader. all programvara är försedd med stora rabatter, många koder erbjuds gratis. Bättre prestanda. några mindre buggar har fixats. Förbättrad programvara. många koder har förbättrats när det gäller hastighet och minneshantering. Följ oss på Twitter Följ oss på FaceBook Följ oss på YouTube Följ oss på LinkedIn Realtidshjälp. Anslut oss nu med WhatsApp 393207214179 Video handledning. Programvaran är intuitiv, lätt att förstå och väl dokumenterad. För de flesta koder har många videotutorials publicerats på vår YouTube-kanal. Vi utvecklar även programvara på begäran. För någon fråga, vänligen maila oss. Gå med oss21.06.2005 Ett biometriskt system kan ses som ett mönsterigenkänningssystem som består av tre huvudmoduler: sensormodulen, funktionen extraktionsmodul och funktionen matchningsmodul. Utformningen av ett sådant system studeras i samband med många vanliga biometriska modaliteter - fingeravtryck, ansikte, tal, hand, iris. Olika algoritmer som har utvecklats för var och en av dessa modaliteter kommer att presenteras. 16.05.2006 Ett neuralt nätverk är en sammankopplad grupp biologiska neuroner. I modern användning kan termen också referera till artificiella neurala nätverk, som utgörs av artificiella neuroner. Således anger termen Neural Network två separata begrepp: - Ett biologiskt neuralt nätverk är en plexus av anslutna eller funktionellt relaterade neuroner i perifert nervsystem eller i centrala nervsystemet. - På neurovetenskapsområdet refererar det oftast till en grupp neuroner från ett nervsystem som är lämpade för laboratorieanalys. Konstgjorda neurala nätverk utformades för att modellera vissa egenskaper hos biologiska neurala nätverk, även om de flesta av ansökningarna är av teknisk art i motsats till kognitiva modeller. Neurala nätverk är gjorda av enheter som ofta antas vara enkla i den meningen att deras tillstånd kan beskrivas med enstaka siffror, deras aktiveringsvärden. Varje enhet genererar en utsignal baserat på dess aktivering. Enheterna är mycket specifikt kopplade till varandra, varje anslutning har en individuell vikt (igen beskrivet med ett enda nummer). Varje enhet skickar sitt utgångsvärde till alla andra enheter som de har en utgående anslutning till. Genom dessa anslutningar kan utmatningen från en enhet påverka aktiveringen av andra enheter. Enheten som mottar anslutningarna beräknar dess aktivering genom att ta en vägd summa av ingångssignalerna (dvs multiplicerar varje ingångssignal med den vikt som motsvarar den anslutningen och adderar dessa produkter). Utsignalen bestäms av aktiveringsfunktionen baserat på denna aktivering (t ex enheten genererar utsignal eller bränder om aktiveringen är över ett tröskelvärde). Nätverk lär sig genom att ändra vikten på anslutningarna. I allmänhet består ett neuralt nätverk av en grupp eller grupper av fysiskt anslutna eller funktionellt associerade neuroner. En enda neuron kan kopplas till många andra neuroner och det totala antalet neuroner och anslutningar i ett nätverk kan vara extremt stor. Anslutningar, som kallas synapser, bildas vanligtvis från axoner till dendriter, även om dendrodentritiska mikrokretsar och andra anslutningar är möjliga. Bortsett från den elektriska signaleringen finns det andra former av signalering som uppstår vid neurotransmitterdiffusion, som har effekt på elektrisk signalering. Såsom andra biologiska nätverk är således neurala nätverk extremt komplexa. Även om en detaljerad beskrivning av neurala system verkar för närvarande ouppnåelig görs framsteg mot en bättre förståelse av grundläggande mekanismer. Konstgjord intelligens och kognitiv modellering försöker simulera några egenskaper hos neurala nätverk. Medan liknande i sin teknik har den förra målet att lösa särskilda uppgifter, medan den senare syftar till att bygga matematiska modeller av biologiska neurala system. På det artificiella intelligensområdet har konstgjorda neurala nätverk applicerats framgångsrikt för taligenkänning, bildanalys och adaptiv kontroll för att konstruera mjukvaruagenter (i datorspel och videospel) eller autonoma robotar. De flesta av de nuvarande konstgjorda neurala näten för artificiell intelligens är baserade på statistisk uppskattning, optimering och kontrollteori. Det kognitiva modelleringsfältet är den fysiska eller matematiska modelleringen av uppförandet av neurala system som sträcker sig från den individuella neurala nivån (t ex modellering av spikresponskurvorna för neuroner till en stimulans), genom den neurala klusternivån (t. ex. modellering av frisättning och effekter av dopamin i basala ganglierna) till hela organismen (t. ex. beteendemodellering av organismerna respons på stimuli). 11.06.2007 Genetiska algoritmer utgör en klass av sök-, anpassnings - och optimeringstekniker baserade på principerna om naturlig utveckling. Genetiska algoritmer utvecklades av Holland. Andra evolutionära algoritmer inkluderar utvecklingsstrategier, evolutionär programmering, klassificeringssystem och genetisk programmering. En evolutional algoritm upprätthåller en befolkning av lösningskandidater och utvärderar kvaliteten på varje lösningskandidat enligt en problemspecifik träningsfunktion som definierar miljön för utvecklingen. Nya lösningskandidater skapas genom att välja relativt passande medlemmar av befolkningen och rekombinerar dem genom olika operatörer. Specifika evolutionära algoritmer djur i representationen av lösningar, urvalsmekanismen och detaljerna hos rekombinationsoperatörerna. I en genetisk algoritm representeras lösningskandidater som teckensträngar från ett givet (ofta binärt) alfabet. I ett visst problem måste en kartläggning mellan dessa genetiska strukturer och det ursprungliga lösningsutrymmet utvecklas, och en träningsfunktion måste definieras. Fitnessfunktionen mäter kvaliteten på lösningen som motsvarar en genetisk struktur. I ett optimeringsproblem beräknar fitnessfunktionen bara värdet av objektivfunktionen. I andra problem kan fitness bestämmas av en koevolutionär miljö bestående av andra genetiska strukturer. Till exempel kan man studera jämviktsegenskaperna hos spelteoretiska problem, varigenom en population av strategier utvecklas med lämpligheten för varje strategi definierad som den genomsnittliga utdelningen mot de andra medlemmarna av befolkningen. En genetisk algoritm börjar med en population av slumpmässigt genererade lösningskandidater. Nästa generation skapas genom att kombinera lovande kandidater. Rekombinationen involverar två föräldrar som valts slumpmässigt från befolkningen, med valmöjligheterna som är förspända till förmån för de relativt passande kandidaterna. Föräldrarna rekombineras genom en crossover operatör, som delar de två genetiska strukturerna från varandra i slumpmässigt utvalda platser och förenar en bit från varje förälder för att skapa en avkomma (för att skydda mot förlusten av genetisk mångfald kommer slumpmässiga mutationer ibland in i avkomma). Algoritmen utvärderar avkommans lämplighet och ersätter en av de relativt oförskämda medlemmarna av befolkningen. Nya genetiska strukturer produceras tills generationen är avslutad. Efterföljande generationer skapas på samma sätt tills ett väldefinierat uppsägningskriterium är uppfyllt. Den slutliga befolkningen ger en samling lösningskandidater, av vilka en eller flera kan tillämpas på det ursprungliga problemet. Trots att evolutionära algoritmer inte garanteras att hitta det globala optimala, kan de hitta en acceptabel lösning relativt snabbt i ett brett spektrum av problem. Evolutionära algoritmer har tillämpats på ett stort antal problem inom ingenjörsvetenskap, datavetenskap, kognitiv vetenskap, ekonomi, managementvetenskap och andra områden. Antalet praktiska tillämpningar har stigit stadigt, särskilt sedan slutet av 1980-talet. Typiska affärsapplikationer innefattar produktionsplanering, planering av jobbaffärer och andra svåra kombinatoriska problem. Genetiska algoritmer har också tillämpats på teoretiska frågor på ekonomiska marknader, prognoser för tidsserier och ekonometrisk uppskattning. Strängbaserade genetiska algoritmer har tillämpats för att hitta marknadsstrategier baserade på grundläggande data för aktie - och obligationsmarknader. 23.04.2006 En lista över matrisbaserade programmeringsspråk: Scilab - Scilab är ett vetenskapligt mjukvarupaket för numeriska beräkningar som ger en kraftfull öppen databehandling för tekniska och vetenskapliga tillämpningar. Utvecklat sedan 1990 av forskare från INRIA och ENPC, är det nu underhållet och utvecklat av Scilab Consortium sedan starten i maj 2003. R-projektet för statistisk databas - R är en fri mjukvarumiljö för statistisk databehandling och grafik. Den sammanställer och körs på en mängd olika UNIX-plattformar, Windows och MacOS. Octave - Octave är ett språk på hög nivå, främst avsedd för numeriska beräkningar. Det ger ett bekvämt kommandoradsgränssnitt för att lösa linjära och olinjära problem numeriskt och för att utföra andra numeriska experiment med ett språk som mestadels är kompatibelt med Matlab. Det kan också användas som ett partiorienterat språk. Python - Python är ett dynamiskt objektorienterat programmeringsspråk som kan användas för många typer av mjukvaruutveckling. Den erbjuder starkt stöd för integration med andra språk och verktyg, levereras med omfattande standardbibliotek och kan läras om några dagar. Många Python-programmerare rapporterar betydande produktivitetsvinster och känner att språket uppmuntrar till utveckling av högre kvalitet, mer underhållbar kod. GEOS 585A, Applied Time Series Analysis Telefon: (520) 621-3457 Fax: (520) 621-8229 Kontortid Fredag 1 : 00-6: 00 PM (vänligen maila till schema möte) Kursbeskrivning Analysverktyg i tid - och frekvensdomänerna introduceras i samband med provtidsserier. Jag använder en dataset för provtidsserier för att illustrera metoder och ändra dataset varje termin kursen erbjuds. I år kommer provdatasetet från ett NSF-projekt om snöpackningsvariationer i American River Basin of California. Denna dataset innehåller trädringskronologier, klimatindex, strömflödesregistreringar och tidsserier snövattenekvivalenter mätta vid snöbanestationer. Du kommer att montera dina egna tidsserier för användning i kursen. Dessa kan vara från ditt eget forskningsprojekt. Tillbaka till början av sidan Detta är en introduktionskurs, med tonvikt på praktiska aspekter av tidsserieanalys. Metoder införs hierarkiskt - börjar med terminologi och utforskande grafik, flyttar till beskrivande statistik och slutar med grundläggande modelleringsförfaranden. Ämnen inkluderar avskräckande, filtrering, autoregressiv modellering, spektralanalys och regression. Du spenderar de första två veckorna på att installera Matlab på din bärbara dator, få en grundläggande introduktion till Matlab och montera din dataset för tidsserier för kursen. Tolv ämnen, eller lektioner är då täckta, varje tilldelas en vecka eller två klassperioder. Tolv klassuppdrag följer med ämnena. Uppdrag består av att tillämpa metoder genom att köra förskrivna Matlab-skript (program) på din tidsserie och tolka resultaten. Kursen är 3 poäng för studenter på campus vid University of Arizona i Tucson, och 1 poäng för online studenter. Eventuella tidsserier med konstant tidstegring (t ex dag, månad, år) är en kandidat för användning i kursen. Exempel är dagliga nederbördsmätningar, säsongens totala strömflöde, sommarvärdet av lufttemperaturen, årliga index för trädtillväxt, index över havetytemperaturen och den dagliga höjden av en buske. Som ett resultat av kursen bör du: förstå grundläggande tidsserier och terminologi kunna välja tidsseriemetoder som är lämpliga för att målen ska kunna kritiskt utvärdera den vetenskapliga litteraturen som tillämpar de behandlade tidsseriemetoderna, har förbättrat förståelse för tidsserieegenskaper hos din egen databas kan kortfattat sammanfatta resultaten av tidsserieanalysen skriftligen. Förkunskaper En introduktionsstatistik. Tillgång till en bärbar dator som kan ha Matlab installerad på den. Tillstånd från instruktören (grundutbildning och online studenter) Övriga krav Om du är på universitetet i Arizona (UA) - student på campus i Tucson, har du tillgång till Matlab och nödvändiga verktygslådor genom en UA-webbplatslicens som ingen kostnadssoftware. Ingen tidigare erfarenhet av Matlab krävs, och datorprogrammering ingår inte i kursen. Om du är online, inte på campus vid UA, kommer du att kunna ta kursen under våren 2017 som en iCourse. Du måste se till att du har tillgång till Matlab och de nödvändiga verktygslådorna (se nedan) på din plats. Tillgång till internet. Det finns ingen pappersutbyte i kursen. Anteckningar och uppdrag utbyts elektroniskt och slutförda uppgifter skickas elektroniskt genom University of Arizona Desire2Learn (D2L) - systemet. Matlab-versionen. Jag uppdaterar skript och funktioner då och då med den nuvarande webbplatslicensutgåvan av Matlab, och uppdateringarna kan använda Matlab-funktioner som inte är tillgängliga i tidigare Matlab-utgåvor. För 2017 använder jag Matlab Version 9.1.0.441655 (R2016b). Om du använder en tidigare version, se till att det är Matlab Release 2007b eller högre. Utöver det huvudsakliga Matlab-paketet används fyra verktygslådor: Statistik, Signalbehandling, Systemidentifikation och antingen Spline (Matlab Release 2010a eller tidigare), eller Kurvmontering (Matlab Release 2010b eller senare) Tillgänglighet Kursen erbjuds under vårterminen vartannat år (2015, 2017, etc.). Det är öppet för doktorander och kan också tas av studenter med behörighet från läraren. Inskrivning av inhemska UA-studenter är begränsad till 18 för vårterminen 2017. Ett litet antal online studenter har vanligtvis också inkvarterats genom att erbjuda kursen på olika sätt. Vägen är nu den iCourse-plats som beskrivs ovan. Tillbaka till början av sidan Kursplan (lektioner) Schemat tillåter typiskt ungefär två veckor för att samla in data och bli bekant med Matlab. Sedan ägnas åt en vecka (två klassperioder) till var och en av de 12 lektionerna eller ämnena. Klassen möts tisdag och torsdag. Ett nytt ämne introduceras på tisdag och fortsätter på följande torsdag. Torsdagsklassen slutar med en uppgift och en demonstration av att man kör skriptet på mina provdata. Uppdraget är förfallet (måste laddas upp av dig till D2L) före klassen följande tisdag. Den första 12 timmen för den tisdagsklassen används för guidad självbedömning och betygsättning av uppgiften och uppladdning av bedömda (betygsatta) uppdrag till D2L. De återstående 45 minuterna används för att introducera nästa ämne. Du måste ta med din bärbara dator till tisdag på tisdag. De 12 lektioner eller ämnen som ingår i kursen finns i klassens disposition. Online-studenter förväntas följa samma schema för inlämning av uppdrag som bosatta studenter, men har inte tillgång till föreläsningarna. Inlämnade uppdrag av online studenter är inte självbedömda, men betygsätts av mig. Online-studenter ska ha tillgång till D2L för inlämning av uppdrag. Vår 2017 semester. Klass möts två gånger i veckan i 75 minuters sessioner, 9: 00-10: 15 TTh, i rum 424 (Konferensrum) Bryant Bannister Tree-Ring Building (byggnad 45B). Klassens första dag är jan 12 (torsdag). Den sista dagen i klassen är 2 maj (tis). Det finns ingen klass under veckoslutet på våren (mar 11-19). Du analyserar data som du själv väljer i klassuppgifterna. Som anges i kursöversikten. Det finns mycket flexibilitet i valet av tidsserier. Jag kommer att göra en katalog över lämpliga tidsserier som finns tillgängliga, men det är bäst att fokusera kursen på din egen dataset. Den första uppgiften innebär att man kör ett skript som lagrar data och metadata som du har samlat i matfilen, det ursprungliga formatet för Matlab. Efterföljande uppdrag ritar data från matfilen för analys av tidsserier. Uppdrag De 12 ämnena behandlas sekventiellt under terminperioden, vilket omfattar cirka 15 veckor. Om de första två veckorna (4-5 klassmöten) används för inledande material, besluta om och samla dina tidsserier och klara Matlab på din bärbara dator. Varje vecka efter det ägnas åt en av de 12 kursämnena. Varje uppgift består av att läsa ett kapitel med anteckningar, som kör ett associerat Matlab-skript som tillämpar valda metoder för tidsserieanalys till dina data och skriver upp din tolkning av resultaten. Uppdrag kräver förståelse av föreläsningsämnen samt förmåga att använda datorn och programvaran. Du skickar upp uppdrag genom att ladda upp dem till D2L före tisdagskursen när nästa ämne introduceras. Den första halvtimmen av den tisdagsklassen används för guidad självbedömning av uppdraget, inklusive uppladdning av självbestämda pdfs till D2L. Jag kontrollerar en eller flera av de självbestämda uppdragen varje vecka (med slumpmässigt urval) och kan ändra betyget. För att få reda på hur du får tillgång till uppdrag klickar du på tilldelningsfiler. Läsningarna består av klassnoteringar. Det finns tolv uppsättningar av. pdf noterfiler. en för varje kursämne. Dessa. pdf-filer kan nås via webben. Mer information om de olika ämnena som ingår i kursen kan hittas genom referenser listade i slutet av varje kapitel i klassnoteringar. Betygsättningen baseras helt på prestanda på uppdragen, varav 10 poäng är värda. Det finns inga tentor. Det totala antalet möjliga poäng för de 12 ämnena är 12 x 10 120. En betyg av A kräver 90-100 procent av de möjliga poängen. En grad av B kräver 80-90 procent. En grad av C kräver 70-80 procent, och så vidare. Karaktererna tilldelas genom självbedömning med hjälp av en rubrik som presenteras i klassen. Antalet poäng som uppnåtts ska markeras längst upp i varje betygsuppgift. Din uppdelning av uppdraget ska innehålla en anteckning av eventuella markdowns med hänvisning till rubrikpunkten som visas i klassen (t ex -0,5, rp3 anger avdrag på -0,5 på grund av ett fel relaterat till rubrik 3). Uppgifter som ges i klassen på torsdag kommer att beräknas (laddas upp till D2L av dig) före början av klassen följande tisdag. Den första halvtimmen tisdagens mötesperiod kommer att ägnas åt att presentera en betygs rubrik, självbedömning av färdiga uppdrag och uppladdning av självbestämda uppdrag till D2L. Detta schema ger dig 4 dagar att slutföra och ladda upp uppdraget till D2L före 9:00 på tisdag. D2L håller reda på vilken tid uppgiften har laddats upp och ingen straff bedöms så länge den laddas upp före 9:00 på tisdag på förfallodagen. Om du har något planerat behov av att vara borta från klassen (t ex närvaro vid en konferens) är du ansvarig för att du laddar upp ditt uppdrag före kl. 9.00 tisdagen förfaller och för uppladdning av den självklassade versionen kl. 10:15 samma dag. Med andra ord är schemat detsamma som för de elever som är i klassen. Om en nödsituation uppkommer (t ex får du influensan) och kan inte göra uppdraget eller bedömningen i schema, skicka mig ett mail och vi kommer att nå vissa boende. Annars kommer ett straff på 5 poäng (hälften av de totala tillgängliga poängen för övningen) att bedömas. Introduktion till tidsserier som organiserar data för analys En tidsserie definieras i stort sett som vilken serie mätningar som tas vid olika tidpunkter. Några grundläggande beskrivande kategorier av tidsserier är 1) långa vs korta, 2) jämnt tids-steg mot ojämnt tidssteg, 3) diskret vs kontinuerlig, 4) periodisk mot aperiodisk, 5) stationär vs icke-stationär och 6) univariate vs multivariate . Dessa egenskaper samt den tidsmässiga överlappningen av flera serier måste beaktas vid val av en dataset för analys i denna kurs. Du kommer att analysera dina egna tidsserier i kursen. De första stegen är att välja de här serierna och lagra dem i strukturer i en matfil. Uniformitet i lagring i början är lämplig för den här klassen, så att uppmärksamhet sedan kan inriktas på att förstå tidsserie metoder snarare felsökning av datorkod för att klara data för analys. En struktur är en Matlab-variabel som liknar en databas genom att innehållet nås av textfältindikatorer. En struktur kan lagra data av olika former. Ett fält kan till exempel vara en numerisk tidsseriematris, en annan kan vara text som beskriver datakällan etc. I den första uppgiften kör du ett Matlab-skript som läser dina tidsserier och metadata från ascii-textfiler som du förbereder i förväg och lagrar data i Matlab-strukturer i en enda matfil. I efterföljande uppdrag kommer du att tillämpa tidsseriemetoder på data genom att köra Matlab-skript och funktioner som laddar matfilen och fungerar på dessa strukturer. Välj provdata som ska användas för uppdrag under kursen Läs: (1) Notes1.pdf, (2) Komma igång, tillgänglig från MATLABs hjälpmeny Svar: Kör script geosa1.m och svara på frågor som anges i filen i a1.pdf Så här skiljer du kategorierna av tidsserier Så här startar och avslutar du MATLAB Hur man skriver in MATLAB-kommandon vid kommandotolk Hur man skapar siffror i bildfönstret Så här exporterar du siffror till din ordbehandlare Skillnad mellan MATLAB-skript och funktioner Så här kör du skript och funktioner form av en MATLAB-strukturvariabel Så här applicerar man skriptet geosa1.m för att få en uppsättning tidsserier och metadata i MATLAB-strukturer Sandsynlighetsfördelningen av en tidsserie beskriver sannolikheten för att en observation faller i ett visst värdeområde. En empirisk sannolikhetsfördelning för en tidsserie kan nås genom att sortera och rangordna seriens värden. Quantiler och percentiler är användbar statistik som kan tas direkt från den empiriska sannolikhetsfördelningen. Många parametriska statistiska tester förutsätter att tidsserien är ett prov från en population med en viss befolknings sannolikhetsfördelning. Ofta antas befolkningen vara normal. I det här kapitlet presenteras några grundläggande definitioner, statistik och tomter relaterade till sannolikhetsfördelningen. Dessutom introduceras ett test (Lilliefors test) för att testa om ett prov kommer från en normal fördelning med ospecificerat medelvärde och varians. Svar: Kör skript geosa2.m och svara på frågor som anges i filen i a2.pdf Definitioner av termer: tidsserie, stationäritet, sannolikhetstäthet, fördelningsfunktion, kvantil, spridning, plats, medelvärde, standardavvikelse och skew. Hur tolkar man mest värdefulla grafiska i tidsserieanalysen - tidsseriens plot Hur man tolkar lådans plot, histogram och normal sannolikhetsdiagram Parametrar och form av normalfördelningen Lilliefors test för normalitet: grafisk beskrivning, antaganden, null och alternativa hypoteser Hälsa vid tolkning av signifikansnivåer av statistiska tester när tidsserierna inte är slumpmässiga i tid Hur man applicerar geosa2.m för att kontrollera distributionsegenskaperna för en tidsserie och testa serien för normalitet Autokorrelation hänvisar till korrelationen av en tidsserie med egna förflutna och framtida värden. Autokorrelation kallas också ibland fördröjd korrelation eller seriell korrelation. som hänvisar till korrelationen mellan medlemmarna av en serie av tidsmässiga arrangemang. Positiv autokorrelation kan betraktas som en specifik form av uthållighet. en tendens att ett system ska förbli i samma tillstånd från en observation till nästa. Till exempel är sannolikheten för att morgondagens regn är större om det idag är regnigt än om det idag är torrt. Geofysiska tidsserier är ofta autokorrelerade på grund av tröghet eller överföringsprocesser i det fysiska systemet. Till exempel kan de långsamt utvecklande och rörliga lågtryckssystemen i atmosfären ge uthållighet till det dagliga nederbördet. Eller det långsamma dräneringen av grundvattenreserverna kan ge samband med successiva årliga flöden av en flod. Eller lagrade fotosyntater kan ge korrelation till successiva årliga värden av trädringningsindex. Autokorrelation komplicerar tillämpningen av statistiska test genom att minska antalet oberoende observationer. Autokorrelation kan också komplicera identifieringen av signifikant kovarians eller korrelation mellan tidsserier (t ex utfällning med en trädringserie). Autokorrelation kan utnyttjas för förutsägelser: en autokorrelerad tidsserie är förutsägbar, probabilistiskt, eftersom framtida värden beror på nuvarande och tidigare värden. Tre verktyg för att bedöma autokorrelationen av en tidsserie är (1) tidsseriens plot, (2) den fördröjda scatterplot och (3) autokorrelationsfunktionen. Svar: Kör script geosa3.m och svara på frågor som anges i filen i a3.pdf Definitioner: autokorrelation, persistens, seriekorrelation, autokorrelationsfunktion (acf), autokovariansfunktion (acvf), effektiv samplingsstorlek Hur man känner igen autokorrelation i tidsserierna plot Hur man använder lagrade scatterplots för att bedöma autokorrelation Hur man tolkar den plotted acf Hur man justerar provstorleken för autokorrelation Matematisk definition av autokorrelationsfunktionen Villkor som påverkar bredden på det beräknade förtroendebandet för acf Skillnaden mellan en ensidig och två - sidigt test av signifikant lag-1 autokorrelation Hur man applicerar geos3.m för att studera autokorrelering av en tidsserie Spektrumet av en tidsserie är fördelningen av varians av serien som en funktion av frekvensen. Syftet med spektralanalys är att uppskatta och studera spektrumet. Spektret innehåller ingen ny information utöver det i autokovariansfunktionen (acvf), och i själva verket kan spektret beräknas matematiskt genom transformation av acvf. Men spektrumet och acvf presenterar informationen om varianserna i tidsserierna från kompletterande synpunkter. ACf sammanfattar information i tidsdomänen och spektrumet i frekvensdomänen. Svar: Kör skript geosa4.m och svara på frågor som anges i filen i a4.pdf Definitioner: frekvens, period, våglängd, spektrum, Nyquist-frekvens, Fourierfrekvenser, bandbredd Skäl för att analysera ett spektrum Så här tolkar du ett plottat spektrum när det gäller distribution av variationen Skillnaden mellan ett spektrum och ett normaliserat spektrum Definition av fördröjningsfönstret som används vid estimering av spektret med Blackman-Tukey-metoden Hur valet av lagfönster påverkar bandbredd och varians av det uppskattade spektratet Hur man definierar ett vitt brusspektrum och autoregressivt spektrum Så här skissar du några typiska spektralformer: vitt brus, autoregressiv, kvasi-periodisk, lågfrekvent, högfrekvent Hur man applicerar geosa4.m för att analysera spektrumet av en tidsserie med Blackman-Tukey-metoden Autoregressive-Moving Genomsnittlig (ARMA) modellering Autoregressive-moving-average (ARMA) - modeller är matematiska modeller av persistens eller autokorrelation i en tidsserie. ARMA-modeller används ofta i hydrologi, dendroklinologi, ekonometri och andra områden. Det finns flera möjliga skäl för att passa ARMA-modeller till data. Modellering kan bidra till att förstå det fysiska systemet genom att avslöja något om den fysiska processen som bygger uthållighet i serien. Exempelvis kan en enkel fysisk vattenbalansmodell bestående av termer för utfällning, avdunstning, infiltrering och grundvattenförvaring visas för att ge en strömflödesserie som följer en särskild form av ARMA-modell. ARMA-modeller kan också användas för att förutse beteendet av en tidsreaktion från tidigare värden ensamma. En sådan förutsägelse kan användas som en baslinje för att utvärdera eventuell betydelse av andra variabler till systemet. ARMA-modeller används ofta för förutsägelse av ekonomiska och industriella tidsserier. ARMA-modeller kan också användas för att avlägsna persistens. I dendrokronologi appliceras till exempel ARMA-modellering rutinmässigt för att generera återstående kronologier tidsserier med räckviddsindex utan beroende av tidigare värden. Denna operation, kallad förbättring, är avsedd att avlägsna biologiskt relaterad persistens från serien så att rester kan vara mer lämpade för att studera klimatpåverkan och andra yttre miljöfaktorer på trädtillväxten. Svar: Kör script geosa5.m och svara på frågor som anges i filen i a5.pdf Funktionsformen för de enklaste AR - och ARMA-modellerna Varför sådana modeller kallas autogegressivt eller glidande medelvärde De tre stegen i ARMA-modellering Diagnostiska mönster av autokorrelation och partiella autokorrelationsfunktioner för en AR (1) tidsserie Definition av det slutliga prediktionsfelet (FPE) och hur FPE används för att välja en bästa ARMA-modell Definition av Portmanteau-statistiken och hur det och resterna kan vara används för att bedöma huruvida en ARMA-modell effektivt modellerar persistensen i en serie. Hur principen om parsimoni tillämpas i ARMA-modellering. Definition av förvitning. Hur prewhitening påverkar (1) utseendet av en tidsserie och (2) spektrumet av en tidsserie Så här applicerar du geosa5.m till ARMA-modellen en tidsserie Spektralanalys - jämn periodogrammetod Det finns många tillgängliga metoder för att uppskatta spektrum av en tidsserie. I lektion 4 tittade vi på Blackman-Tukey-metoden, som bygger på Fourier-omvandling av den släta, avkortade autokovariansfunktionen. Den smidiga periodogrammetoden kringgår omvandlingen av acf genom direkt Fourier-omvandling av tidsserierna och beräkning av det råa periodogrammet, en funktion som först introducerades på 1800-talet för studier av tidsserier. Råperiodogrammet mjukas genom att applicera kombinationer eller spänner av ett eller flera filter för att producera det uppskattade spektrumet. Smidigheten, upplösningen och variansen hos spektraluppskattningarna styrs av valet av filter. En mer accentuerad utjämning av det råa periodogrammet ger ett underliggande jämnt varierande spektrum, eller nollkontinu, mot vilket spektrala trupper kan testas för betydelse. Detta tillvägagångssätt är ett alternativ till specifikationen av en funktionell form av nollkontinuum (t ex AR-spektrum). Svar: Kör skript geosa6.m och svara på frågor som anges i filen i a6.pdf Definitioner: Råperiodogram, Daniell filter, Spänning av filter, Noll kontinuitet jämnhet, Stabilitet och upplösning av spektrumminnande, vaddering, läckage De fyra huvudstegen vid uppskattning Spektrumet med det släta periodogrammet Hur effekten av filtervalet spänner över jämnhet, stabilitet och upplösning av spektret Hur null-kontinuum används vid testning för spektraltopparnas betydelse Hur man applicerar geosa6.m för att uppskatta spektrumet av en tid serie med den jämnde periodogrammetoden och test för periodicitet vid en specificerad frekvens. Trend i en tidsserie är en långsam, gradvis förändring av någon egenskap i serien under hela det undersökta intervallet. Trenden definieras ibland löst som en långsiktig förändring i medelvärdet (Figur 7.1), men kan också referera till förändring i andra statistiska egenskaper. Exempelvis har trädringsserier av uppmätt ringbredd ofta en trend i varians såväl som medelvärdet (Figur 7.2). I traditionell tidsserieanalys sönderdelades en tidsserie i trend-, säsongs - eller periodiska komponenter och oregelbundna fluktuationer, och de olika delarna studerades separat. Moderna analystekniker behandlar ofta serierna utan sådan rutinmässig sönderdelning, men det är fortfarande nödvändigt med separat övervägning av trenden. Avskaffande är den statistiska eller matematiska funktionen för att ta bort trenden från serien. Avskaffande tillämpas ofta för att ta bort en funktion som anses förvränga eller dölja intresset av intresse. I klimatologi kan till exempel en temperaturutveckling på grund av stadsuppvärmning dölja ett förhållande mellan molnighet och lufttemperatur. Avröjning används också ibland som ett förbehandlingssteg för att förbereda tidsserier för analys med metoder som antar stationaritet. Många alternativa metoder finns tillgängliga för avbrott. Enkel linjär trend i medel kan avlägsnas genom att subtrahera en rätlinje med minst kvadratisk passform. Mer komplicerade trender kan kräva olika procedurer. Exempelvis används den kubiska utjämningssplinesen vanligen i dendrokronologi för att passa och ta bort ringen med en breddbredd som kanske inte är linjär eller inte ens monotoniskt ökar eller minskar över tiden. När man studerar och tar bort trenden är det viktigt att förstå effekten av avskräckande på tidsserieens spektrala egenskaper. Denna effekt kan sammanfattas av frekvensresponsen av avväxlingsfunktionen. Svar: Kör skript geosa7.m och svara på frågor som anges i filen i a7.pdf Definitioner: frekvensrespons, spline, kubisk utjämning spline Fördelar och nackdelar med förhållande mot skillnadskoncentration Tolkning av termer i ekvationen för spline-parametern Hur man väljer en spline interaktivt från önskat frekvenssvar Hur spektrumet påverkas av detrending Hur man mäter betydelsen av trendkomponenten i en tidsserie Så här applicerar du geosa7.m för att interaktivt välja en spline-avväxlingsfunktion och avbryta en tidsserie. Den uppskattade spektrum av en tid serien ger fördelningen av variansen som en funktion av frekvensen. Beroende på syftet med analysen kan vissa frekvenser vara av större intresse än andra, och det kan vara till hjälp att minska amplituden av variationer vid andra frekvenser genom att statistiskt filtrera ut dem innan de ser och analyserar serien. Exempelvis kan de högfrekventa (år-till-år) variationerna i en mätad utsläppsregistrering av en vattensamhet vara relativt obetydlig för vattenförsörjningen i ett bassäng med stora reservoar som kan lagra flera års genomsnittlig årlig avrinning. När lågfrekvensvariationer är av huvudintresse är det önskvärt att släta utmatningsrekordet för att eliminera eller minska kortvariga fluktuationer innan man använder utmatningsrekordet för att studera vikten av klimatiska variationer i vattenförsörjningen. Utjämning är en form av filtrering som ger en tidsserie där betydelsen av spektralkomponenterna vid höga frekvenser reduceras. Elektriska ingenjörer kallar denna typ av filter ett lågpassfilter, eftersom lågfrekvensvariationerna får passera genom filtret. I ett lågpassfilter påverkas lågfrekventa (långa) vågor knappt av utjämningen. Det är också möjligt att filtrera en serie så att lågfrekvensvariationerna minskas och högfrekvensvariationerna inte påverkas. Denna typ av filter kallas ett högpassfilter. Avskaffande är en form av högpassfiltrering: Den utrustade trendlinjen spårar de lägsta frekvenserna och resterna från trendlinjen har tagit bort de låga frekvenserna. En tredje typ av filtrering, kallad bandpassfiltrering, reducerar eller filtrerar ut både höga och låga frekvenser och lämnar något mellanfrekvensband relativt opåverkat. I den här lektionen täcker vi flera metoder för utjämning eller lågpassfiltrering. Vi har redan diskuterat hur den kubiska utjämningsspetsen kan vara användbar för detta ändamål. Fyra andra typer av filter diskuteras här: 1) Enkelt glidande medelvärde, 2) Binomial, 3) Gaussisk och 4) Windowing (Hamming-metod). Överväganden vid val av en typ av lågpassfilter är det önskade frekvenssvaret och filtrets spänning eller bredd. Svar: Kör skript geosa8.m och svara på frågor som anges i filen i a8.pdf Definitioner: filter, filtervikter, filterstorlek, lågpassfilter, högpassfilter, bandpassfilterfrekvensrespons av ett filter Hur Gaussian filtret är relaterat till den gaussiska distributionen. Hur man bygger ett enkelt binomialfilter manuellt (utan datorn). Hur man beskriver frekvensresponsfunktionen när det gäller ett system med sinusformad ingång och utgång. Hur man applicerar geosa8.m för att interaktivt designa en Gaussian, binomial eller Hamming-Window Lowpass-filter för en tidsserie Pearson-produkt-moment korrelationskoefficienten är antagligen den mest använda statistiken för sammanfattning av förhållandet mellan två variabler. Statistisk signifikans och grunder för tolkning av korrelationskoefficienten som tillämpas på tidsserier är ämnen i denna lektion. Under vissa antaganden beror den statistiska signifikansen av en korrelationskoefficient på bara provstorleken, definierad som antalet oberoende observationer. Om tidsserier är autokorrelerade bör en effektiv provstorlek, lägre än den faktiska provstorleken, användas vid utvärdering av betydelsen. Övergående eller falska relationer kan ge betydande korrelation under vissa perioder och inte för andra. Tidsvariationen av styrka av linjär korrelation kan undersökas med korrelationsgrader beräknat för ett glidfönster. Men om många korrelationskoefficienter utvärderas samtidigt måste konfidensintervaller justeras (Bonferroni-justering) för att kompensera för den ökade sannolikheten att observera vissa höga korrelationer där inget förhållande föreligger. Tolkning av glidande korrelationer kan också kompliceras av tidsvariationer av seriens medelvärde och varians, eftersom glidkorrelationen speglar kovariation i form av standardiserade avgångar från medel i tidsfönstret av intresse, vilket kan skilja sig från de långsiktiga medlen. Slutligen bör det betonas att Pearson korrelationskoefficienten mäter styrkan av linjärt förhållande. Scatterplots är användbara för att kontrollera om förhållandet är linjärt. Svar: Kör script geosa9.m och svara på frågor som anges i filen i a9.pdf Matematisk definition av korrelationskoefficienten Antaganden och hypotesen för signifikanstest av korrelationskoefficienten Hur man beräknar signifikansnivån för korrelationskoefficienten och justerar signifikansnivån för autokorrelation i de enskilda tidsserierna Gränser för tolkning av korrelationskoefficienten Bonferroni-anpassning till signficansnivå av korrelation vid multipla jämförelser Inflation av varians av beräknad korrelationskoefficient när tidsserier autokorrelerade Eventuella effekter av datatransformation på korrelation Hur man tolkar diagram av glidande korrelationer Hur man applicerar geosa9. m för att analysera korrelationer och glidande korrelationer mellan par av tidsserier Lagrade relationer är karakteristiska för många naturliga fysiska system. Laggad korrelation hänvisar till korrelationen mellan två tidsserier skiftad i tid i förhållande till varandra. Fördröjd korrelation är viktigt för att studera förhållandet mellan tidsserier av två skäl. För det första kan en serie ha ett fördröjt svar på den andra serien, eller kanske ett försenat svar på en gemensam stimulans som påverkar båda serierna. För det andra kan svaret från en serie till den andra serien eller en yttre stimulans smittas i tid, så att en stimulans begränsad till en observation framkallar ett svar vid flera observationer. På grund av förvaring i reservoarer, glaciärer etc. kan volymen av en flod på ett år bero på nederbörd under de föregående åren. Eller på grund av förändringar i krondensitet och fotosynthatlagring kan en trädrings bredd på ett år bero på klimat från flera föregående år. Den enkla korrelationskoefficienten mellan de två serierna som är korrekt inriktad i tid är otillräcklig för att karakterisera förhållandet i sådana situationer. Användbara funktioner som vi kommer att undersöka som alternativ till den enkla korrelationskoefficienten är korskorrelationsfunktionen och impulsresponsfunktionen. Korskorrelationsfunktionen är korrelationen mellan serien skiftad mot varandra som en funktion av antalet observationer av förskjutningen. Om de enskilda serierna är autokorrelerade kan den uppskattade korskorrelationsfunktionen förvrängas och vilseledande som ett mått på det fördröjda förhållandet. Vi kommer att titta på två sätt att klargöra mönstret för korskorrelationer. Den ena är att individuellt avlägsna persistensen från, eller före vitningen, serien före korrelationsuppskattning. I detta tillvägagångssätt betraktas de två serierna i princip på lika villkor. Ett alternativ är systeminriktningen: se serien som ett dynamiskt linjärt system - en serie ingången och den andra utgången - och uppskatta impulsresponsfunktionen. Impulsresponsfunktionen är svaret på utgången vid nuvarande och framtida tider till en hypotetisk puls av ingång som är begränsad till den aktuella tiden. Answer: Run script geosa10.m and answer questions listed in the file in a10.pdf Definitions: cross-covariance function, cross-correlation function, impulse response function, lagged correlation, causal, linear How autocorrelation can distort the pattern of cross-correlations and how prewhitening is used to clarify the pattern The distinction between the equal footing and systems approaches to lagged bivariate relationships Which types of situations the impulse response function (irf) is an appropriate tool How to represent the causal system treated by the irf in a flow diagram How to apply geos10.m to analyze the lagged cross-correlation structure of a a pair of time series Multiple linear regression Multiple linear regression (MLR) is a method used to model the linear relationship between a dependent variable and one or more independent variables. The dependent variable is sometimes also called the predictand, and the independent variables the predictors. MLR is based on least squares: the model is fit such that the sum-of-squares of differences of observed and predicted values is minimized. MLR is probably the most widely used method in dendroclimatology for developing models to reconstruct climate variables from tree-ring series. Typically, a climatic variable is defined as the predictand and tree-ring variables from one or more sites are defined as predictors. The model is fit to a period -- the calibration period -- for which climatic and tree-ring data overlap. In the process of fitting, or estimating, the model, statistics are computed that summarize the accuracy of the regression model for the calibration period. The performance of the model on data not used to fit the model is usually checked in some way by a process called validation. Finally, tree-ring data from before the calibration period are substituted into the prediction equation to get a reconstruction of the predictand. The reconstruction is a prediction in the sense that the regression model is applied to generate estimates of the predictand variable outside the period used to fit the data. The uncertainty in the reconstruction is summarized by confidence intervals, which can be computed by various alternative ways. Answer: Run script geosa11.m (Part 1) and answer questions listed in the file in a11.pdf The equation for the MLR model Assumptions for the MLR model Definitions of MLR statistics: coefficient of determination, sums-of-squares terms, overall-F for the regression equation, standard error of the estimate, adjusted R-squared, pool of potential predictors The steps in an analysis of residuals How to apply geosa11.m (part 1) to fit a MLR regression model to predict one variable from a set of several predictor variables Validating the regression model Regression R-squared, even if adjusted for loss of degrees of freedom due to the number of predictors in the model, can give a misleading, overly optimistic view of accuracy of prediction when the model is applied outside the calibration period. Application outside the calibration period is the rule rather than the exception in dendroclimatology. The calibration-period statistics are typically biased because the model is tuned for maximum agreement in the calibration period. Sometimes too large a pool of potential predictors is used in automated procedures to select final predictors. Another possible problem is that the calibration period itself may be anomalous in terms of the relationships between the variables: modeled relationships may hold up for some periods of time but not for others. It is advisable therefore to validate the regression model by testing the model on data not used to fit the model. Several approaches to validation are available. Among these are cross-validation and split-sample validation. In cross-validation, a series of regression models is fit, each time deleting a different observation from the calibration set and using the model to predict the predictand for the deleted observation. The merged series of predictions for deleted observations is then checked for accuracy against the observed data. In split-sample calibration, the model is fit to some portion of the data (say, the second half), and accuracy is measured on the predictions for the other half of the data. The calibration and validation periods are then exchanged and the process repeated. In any regression problem it is also important to keep in mind that modeled relationships may not be valid for periods when the predictors are outside their ranges for the calibration period: the multivariate distribution of the predictors for some observations outside the calibration period may have no analog in the calibration period. The distinction of predictions as extrapolations versus interpolations is useful in flagging such occurrences. Answer: Run script geosa11.m (Part 2) and answer questions listed in the file in a12.pdf Definitions: validation, cross-validation, split-sample validation, mean square error (MSE), root-mean-square error (RMSE) standard error of prediction, PRESS statistic, hat matrix, extrapolation vs interpolation Advantages of cross-validation over alternative validation methods How to apply geosa11.m (part 2) for cross-validated MLR modeling of the relationship between a predictand and predictors, including generation of a reconstruction and confidence bands Downloading Files -- tsfiles. zip The Matlab class scripts and user-written functions are zipped in a file called tsfiles. zip. To get the files, first create an empty directory on your computer. This is where you will store all functions, scripts and data used in the course. Go to D2L, or click on tsfiles. zip to download the zip file to that directory and unzip it there. When you run matlab, be sure that directory is your current matlab working directory. Powerpoint lecture outlines miscellaneous files. Downloadable file other. zip has miscellaneous files used in lectures. Included are Matlab demo scripts, sample data files, user-written functions used by demo scripts, and powerpoint presentations, as pdfs (lect1a. pdf, lect1b. pdf, etc.) used in on-campus lectures. I update other. zip over the semester, and add the presentation for the current lecture within a couple of days after that lecture is given. To run the Matlab scripts for the assignments, you must have your data, the class scripts, and the user-written Matlab functions called by the scripts in a single directory on your computer. The name of this directory is unimportant. Under Windows, it might be something like C:geos585a. The functions and scripts provided for the course should not require any tailoring, but some changes can be made for convenience. For example, scripts and functions will typically prompt you for the name of your input data file and present Spring17 as the default. That is because Ive stored the sample data in Spring17.mat. If you want to avoid having to type over Spring17 with the name of your own data file each time you run the script, edit the matlab script with the Matlab editordebugger to change one line. In the editor, search for the string Spring17 and replace it with the name of your. mat storage file (e. g. Smith2017), then be sure to re-save the edited script. EViews 9.5 Feature List EViews offers a extensive array of powerful features for data handling, statistics and econometric analysis, forecasting and simulation, data presentation, and programming. Medan vi inte kan lista allt, erbjuder följande lista en glimt på de viktiga EViews-funktionerna: Basic Data Handling Numeric, alfanumeriska (string) och datumserievärdesetiketter. Omfattande bibliotek med operatörer och statistiska, matematiska, datum och strängfunktioner. Kraftfullt språk för uttryckshantering och transformering av befintlig data med operatörer och funktioner. Prover och provobjekt underlättar bearbetning på underuppsättningar av data. Stöd för komplexa data strukturer inklusive regelbunden daterad data, oregelbunden daterad data, tvärsnittsdata med observationsidentifierare, daterad och odaterad paneldata. Flersidiga arbetsfiler. EViews inbyggda, diskbaserade databaser ger kraftfulla sökfunktioner och integration med EViews-arbetsfiler. Konvertera data mellan EViews och olika kalkylblad, statistik och databasformat, inklusive (men inte begränsat till): Microsoft Access och Excel-filer (inklusive. XSLX och. XLSM), Gauss Dataset-filer, SAS Transportfiler, SPSS inbyggda och bärbara filer, Stata-filer, råa formaterade ASCII-text - eller binära filer, HTML - eller ODBC-databaser och frågor (ODBC-stöd ges endast i Enterprise Edition). OLE-stöd för att länka EViews-utdata, inklusive tabeller och diagram, till andra paket, inklusive Microsoft Excel, Word och Powerpoint. OLEDB-stöd för att läsa EViews-arbetsfiler och databaser med hjälp av OLEDB-medvetna klienter eller anpassade program. Stöd för FRED (Federal Reserve Economic Data) databaser. Enterprise Edition support for Global Insight DRIPro and DRIBase, Haver Analytics DLX, FAME, EcoWin, Bloomberg, EIA, CEIC, Datastream, FactSet, and Moodys Economy databases. EViews Microsoft Excel Add-in kan du länka eller importera data från EViews-arbetsfiler och databaser från Excel. Drag-and-drop support for reading data simply drop files into EViews for automatic conversion and linking of foreign data into EViews workfile format. Kraftfulla verktyg för att skapa nya arbetsfilsidor från värden och datum i befintliga serier. Matcha sammanslagna, gå med, lägga till, dela in, ändra storlek, sortera och omforma (stack och unstack) workfiles. Enkel att använda automatisk frekvensomvandling vid kopiering eller länkning av data mellan sidor med olika frekvenser. Frekvensomvandling och matchning av sammanslagning stöder dynamisk uppdatering när underliggande data ändras. Automatisk uppdatering av formelserier som automatiskt omberäknas när underliggande data ändras. Easy-to-use frequency conversion: simply copy or link data between pages of different frequency. Verktyg för resampling och slumptalsgenerering för simulering. Slumpmässig talgenerering för 18 olika distributionsfunktioner med tre olika slumptalsgeneratorer. Support for cloud drive access, allowing you to open and save file directly to Dropbox, OneDrive, Google Drive and Box accounts. Time Series Data Handling Integrerat stöd för hantering av data och tidsseriedata (både regelbundna och oregelbundna). Stöd för vanliga regelbundna frekvensdata (årlig, halvårsvis, kvartalsvis, månad, tvåhundrad, fjorton dagar, tio dagar, veckovis, daglig - 5 dagars vecka, dagligen - 7 dagars vecka). Stöd för högfrekventa (intradag) data, vilket möjliggör timmar, minuter och sekunder frekvenser. Dessutom finns det ett antal mindre vanligt förekommande regelbundna frekvenser, inklusive flera år, tvåhundra, fjorton dagar, tio dagar och dagliga med ett godtyckligt antal dagar i veckan. Specialized time series functions and operators: lags, differences, log-differences, moving averages, etc. Frequency conversion: various high-to-low and low-to-high methods. Exponentiell utjämning: singel, dubbel, Holt-Winters och ETS-utjämning. Inbyggda verktyg för vitare regression. Hodrick-Prescott-filtrering. Band-pass (frekvens) filtrering: Baxter-King, Christiano-Fitzgerald fixerad längd och fullt urval asymmetriska filter. Säsongsjustering: Folkräkning X-13, X-12-ARIMA, TramoSeats, glidande medelvärde. Interpolering för att fylla i saknade värden inom en serie: Linjär, Loglinjär, Catmull-Rom Spline, Kardinal Spline. Statistik Grundläggande datasammanfattningar av gruppsammanfattningar. Tester av jämlikhet: t-test, ANOVA (balanserad och obalanserad, med eller utan heteroskedastiska avvikelser.), Wilcoxon, Mann-Whitney, Median Chi-kvadrat, Kruskal-Wallis, van der Waerden, F-test, Siegel-Tukey, Bartlett , Levene, Brown-Forsythe. Envägs tabulering av kors-tabulering med associeringsåtgärder (Phi-koefficient, Cramers V, Contingence Coefficient) och oberoende testning (Pearson Chi-Square, Sannolikhetsförhållande G2). Covarians - och korrelationsanalys inklusive Pearson, Spearman rank-order, Kendalls tau-a och tau-b och partiell analys. Huvudkomponentanalys inklusive scree plots, biplots och loading plots, och viktade komponent poäng beräkningar. Faktoranalys som möjliggör beräkning av associeringsåtgärder (inklusive kovarians och korrelation), unika uppskattningar, uppskattningar av faktorbelastning och faktorvärden, samt att utföra estimeringsdiagnostik och faktorrotation med hjälp av en av över 30 olika ortogonala och snedställda metoder. Test för empirisk fördelningsfunktion (EDF) för det normala, exponentiella, extrema värdet, logistiska, Chi-kvadratiska, Weibull - eller Gamma-fördelningarna (Kolmogorov-Smirnov, Lilliefors, Cramer-von Mises, Anderson-Darling, Watson). Histogram, Frekvenspolygoner, Kantfrekvenspolygoner, Medeltryckta Histogram, CDF-Överlevande-Quantil, Kvantilkvantil, Kärntäthet, Tillpassade teoretiska fördelningar, Boxplots. Spridningsplottor med parametriska och icke parametriska regressionslinjer (LOWESS, lokalpolynom), kärnregression (Nadaraya-Watson, lokal linjär, lokal polynom). eller självförtroende ellipser. Time Series autokorrelation, partiell autokorrelation, korskorrelation, Q-statistik. Granger causality test, inklusive panell Granger orsakssamband. Unit root tests: Augmented Dickey-Fuller, GLS transformed Dickey-Fuller, Phillips-Perron, KPSS, Eliot-Richardson-Stock Point Optimal, Ng-Perron, as well as tests for unit roots with breakpoints. Cointegrationstest: Johansen, Engle-Granger, Phillips-Ouliaris, Park added variabler och Hansen stabilitet. Oberoende tester: Brock, Dechert, Scheinkman och LeBaron Variansförhållande tester: Lo och MacKinlay, Kim wild bootstrap, Wrights rank, rank-score och sign-test. Wald och flera jämförelsevariansförhållande test (Richardson och Smith, Chow och Denning). Långvarig varians - och kovariansberäkning: symmetriska eller ensidiga långsiktiga covarianser med icke-parametrisk kärna (Newey-West 1987, Andrews 1991), parametrisk VARHAC (Den Haan och Levin 1997) och förkärnad kärna (Andrews och Monahan 1992) metoder. Dessutom stöder EViews Andrews (1991) och Newey-West (1994) automatiska bandbreddsvalmetoder för kärnanestimatörer och informationskriterier baserade långlängdsvaleringsmetoder för VARHAC och förankringsuppskattning. Panel - och poolgruppsgrupp och statistik och testning efter period. Enhetstester: Levin-Lin-Chu, Breitung, Im-Pesaran-Shin, Fisher, Hadri. Cointegrationstest: Pedroni, Kao, Maddala och Wu. Panel inom seriekovarianer och huvudkomponenter. Dumitrescu-Hurlin (2012) panel kausalitetstest. Cross-section dependence tests. Estimeringsregression Linjära och olinjära vanliga minsta kvadrater (multipel regression). Linjär regression med PDL på ett antal oberoende variabler. Robust regression. Analytiska derivat för icke-linjär uppskattning. Viktade minsta kvadrater. Vit och Newey-West robusta standardfel. HAC-standardfel kan beräknas med hjälp av icke parametrisk kärna, parametriska VARHAC - och förkodade kärnmetoder och tillåta alternativ för val av automatisk bandbredd för kärnanestimatörer och informationskriterierna baslängdslängdsmetoder för VARHAC och förvitringsberäkning. Linjär kvantilregression och minst absoluta avvikelser (LAD), inklusive både Hubers Sandwich och bootstrapping-kovariansberäkningar. Stepwise regression with seven different selection procedures. Threshold regression including TAR and SETAR. ARMA och ARMAX Linjära modeller med autoregressivt glidande medelvärde, säsongsautoregressiva och säsongsmässiga glidande medelfel. Icke-linjära modeller med AR - och SAR-specifikationer. Estimation using the backcasting method of Box and Jenkins, conditional least squares, ML or GLS. Fractionally integrated ARFIMA models. Instrumentvariabler och GMM Linjära och olinjära tvåstegs minsta kvadratiska instrumentella variabler (2SLSIV) och Generalized Method of Moments (GMM) uppskattning. Linjär och olinjär 2SLSIV uppskattning med AR och SAR fel. Begränsad information Maximal sannolikhet (LIML) och K-klassuppskattning. Bredt utbud av GMM-viktningsmatrisspecifikationer (White, HAC, User-provided) med kontroll över viktmatris-iteration. GMM-estimeringsalternativ inkluderar kontinuerlig uppdatering av uppskattning (CUE) och en mängd nya standardfelalternativ, inklusive Windmeijer-standardfel. IVGMM specific diagnostics include Instrument Orthogonality Test, a Regressor Endogeneity Test, a Weak Instrument Test, and a GMM specific breakpoint test. ARCHGARCH GARCH(p, q), EGARCH, TARCH, Component GARCH, Power ARCH, Integrated GARCH. Den linjära eller olinjära medelekvationen kan innefatta ARCH - och ARMA-termer, både medel - och variansekvationerna möjliggör exogena variabler. Normal, Student t, och Allmänna Felfördelningar. Bollerslev-Wooldridge robusta standardfel. In - och utprovprognoser av den villkorliga variansen och medelvärdena och permanenta komponenter. Begränsade beroende variabelmodeller Binary Logit, Probit och Gompit (Extreme Value). Ordered Logit, Probit och Gompit (Extreme Value). Censurerade och stympade modeller med normala, logistiska och extrema värdesfel (Tobit, etc.). Räkna modeller med Poisson, negativ binomial och quasi-maximal sannolikhet (QML) specifikationer. Heckman Selection modeller. HuberWhite robusta standardfel. Räkna modeller stödjer generell linjär modell eller QML standardfel. Hosmer-Lemeshow och Andrews Goodness-of-Fit testning för binära modeller. Spara enkelt resultat (inklusive generella resurser och gradienter) till nya EVview-objekt för vidare analys. Generell GLM-estimeringsmotor kan användas för att uppskatta flera av dessa modeller, med möjlighet att inkludera robusta covariances. Panel DataPooled Time Series, tvärsnittsdata Linjär och olinjär uppskattning med additiv tvärsnitt och tidsbundna eller slumpmässiga effekter. Val av kvadratiska objektiva estimatorer (QUEs) för komponentvariationer i slumpmässiga effekter modeller: Swamy-Arora, Wallace-Hussain, Wansbeek-Kapteyn. 2SLSIV uppskattning med tvärsnitt och period fasta eller slumpmässiga effekter. Uppskattning med AR-fel med användning av olinjära minsta kvadrater på en transformerad specifikation Allmänna minsta kvadrater, generell 2SLSIV-uppskattning, GMM-estimering som möjliggör tvärsnitt eller period heteroskedastiska och korrelerade specifikationer. Linjär dynamisk paneldatauppskattning med första skillnader eller ortogonala avvikelser med periodspecifika förutbestämda instrument (Arellano-Bond). Seriella korrelationstester för panel (Arellano-Bond). Robusta standardfelberäkningar inkluderar sju typer av robusta vita och panelkorrigerade standardfel (PCSE). Test av koefficientbegränsningar, utelämnad och överflödiga variabler, Hausman test för korrelerade slumpmässiga effekter. Panelenhetstesttest: Levin-Lin-Chu, Breitung, Im-Pesaran-Shin, Fisher-typtest med hjälp av ADF och PP-test (Maddala-Wu, Choi), Hadri. Panelsamintegrationsuppskattning: Fully Modified OLS (FMOLS, Pedroni 2000) eller Dynamic Ordinary Least Squares (DOLS, Kao och Chaing 2000, Mark and Sul 2003). Pooled Mean Group (PMG) estimation. Generella linjära modeller Normal, Poisson, Binomial, Negativ binomial, Gamma, Inverse Gaussian, Exponentiell Mena, Power Mean, Binomial Squared Familjer. Identitet, logg, log-komplement, logit, probit, logg-logg, gratis logglogg, invers, kraft, power odds-förhållande, Box-Cox, Box-Cox oddsförhållande länkfunktioner. Tidigare varians och frekvensviktning. Fast, Pearson Chi-Sq, avvikelse och användardefinierade dispersionsspecifikationer. Stöd för QML uppskattning och testning. Quadratic Hill Climbing, Newton-Raphson, IRLS - Fisher Scoring och BHHH-estimeringsalgoritmer. Vanliga koefficienter kovarianer beräknas med användning av förväntad eller observerad Hessian eller den yttre produkten av gradienterna. Robusta kovariansuppskattningar med hjälp av GLM, HAC eller HuberWhite metoder. Single Equation Cointegrating Regression Support för tre fullt effektiva uppskattningsmetoder, fullständigt modifierad OLS (Phillips och Hansen 1992), Canonical Cointegrating Regression (Park 1992) och Dynamic OLS (Saikkonen 1992, Stock och Watson 1993 Engle och Granger (1987) och Phillips och Ouliaris (1990) restbaserade tester, Hansens (1992b) instabilitetstest och Parks (1992) lade till variabeltest. Flexibel specifikation av trend - och deterministiska regressorer i ekvationen och cointegrerande regressorspecifikation. Fullständig uppskattning av långvariga variationer för FMOLS och CCR. Automatiskt eller fastlagsval för DOLS-lager och - ledningar och för långvarig variansblekningssegression. Avkalkade OLS och robusta standardfelberäkningar för DOLS. Användardefinierad Maximal sannolikhet Använd standard EVview-serieuttryck för att beskriva bidragsberäkningen för loggar. Exempel på multinomial och villkorlig logit, Box-Cox transformationsmodeller, ojämnviktsväxlingsmodeller, probitmodell s med heteroskedastiska fel, nestad logit, Heckman-urvalsval och Weibull-riskmodeller. System för ekvationer Linjär och olinjär uppskattning. Least squares, 2SLS, equation weighted estimation, Seemingly Unrelated Regression, and Three-Stage Least Squares. GMM with White and HAC weighting matrices. AR uppskattning med icke-linjära minsta kvadrater på en transformerad specifikation. Full information Maximal sannolikhet (FIML). Uppskatta strukturella faktoriseringar i VAR genom att införa begränsningar på kort eller lång sikt. Bayesiska VARs. Impulsresponsfunktioner i olika tabulära och grafiska format med standardfel beräknat analytiskt eller med Monte Carlo-metoder. Impulsresponschock beräknad från Cholesky-faktorisering, residualer med en enhet eller en standardavvikelse (ignorerande korrelationer), generaliserade impulser, strukturfaktorisering eller en användarspecifik vektorformatform. Importera och testa linjära restriktioner på kointegrerande relationer och eller justeringskoefficienter i VEC-modeller. Visa eller skapa samverkande relationer från beräknade VEC-modeller. Omfattande diagnostik inklusive: Granger orsakssammanstest, gemensam utslagningstest, utvärdering av långlängdskriterium, korrelogram, autokorrelation, normalitet och heteroskedasticitetstestning, kointegrationstestning, annan multivariat diagnostik. Multivariate ARCH Conditional Constant Correlation (p, q), Diagonal VECH (p, q), Diagonal BEKK (p, q), med asymmetriska termer. Omfattande parametraringsval för Diagonal VECHs-koefficientmatrisen. Exogena variabler tillåtna i medel - och variansekvationerna olinjära och AR-termer tillåtna i medelekvationerna. Bollerslev-Wooldridge robusta standardfel. Normal eller Elever t multivariat felfördelning Ett val av analytiska eller (snabb eller långsam) numeriska derivat. (Analytics-derivat är inte tillgängligt för några komplexa modeller.) Generera kovarians, varians eller korrelation i olika tabulära och grafiska format från beräknade ARCH-modeller. State Space Kalman filter algoritm för uppskattning av användardefinierade enkla och multiequation strukturella modeller. Exogena variabler i tillståndets ekvation och fullständigt parametrerade variansspecifikationer. Generera ett steg före, filtrerade eller jämnda signaler, tillstånd och fel. Exempel innefattar tidsvarierande parametrar, multivariata ARMA och quasilikelihood-stokastiska volatilitetsmodeller. Testning och utvärdering Faktiska, monterade, kvarvarande tomter. Waldtest för linjär och icke-linjär koefficient begränsar konfidenselipser som visar det gemensamma förtroendeområdet för några två funktioner av uppskattade parametrar. Övrig koefficientdiagnostik: standardiserade koefficienter och koefficientelasticiteter, konfidensintervaller, variansinflationfaktorer, nedbrytning av koefficientvariationer. Utelämnade och överflödiga variabler LR-test, kvarvarande och kvadrerade restkorrelogram och Q-statistik, återstående seriekorrelation och ARCH LM-test. White, Breusch-Pagan, Godfrey, Harvey och Glejser heteroskedasticitetstester. Stabilitetsdiagnostik: Chow-brytpunkt och prognostest, Quandt-Andrews okända brytpunktstest, Bai-Perron brytpunktstest, Ramsey RESET-test, OLS rekursiv uppskattning, inflytningsstatistik, hävstångsplaner. ARMA-ekvationsdiagnostik: Grafer eller tabeller av de inverterade rötterna i AR andor MA-karakteristiska polynomet, jämföra det teoretiska (uppskattade) autokorrelationsmönstret med det faktiska korrelationsmönstret för de strukturella resterna, visa ARMA-impulsresponsen på en innovationschock och ARMA-frekvensen spektrum. Spara enkelt resultat (koefficienter, koefficientkovariansmatriser, restvärden, gradienter etc.) till EViews-objekt för vidare analys. Se även Estimation and Systems of Equations för ytterligare specialiserade testprocedurer. Prognos och simulering In-eller out-of-sample statisk eller dynamisk prognos från beräknade ekvationsobjekt med beräkning av prognosens standardfel. Prognosgrafer och prognosutvärdering: RMSE, MAE, MAPE, Theil Inequality-koefficient och proportioner State-of-the-art modellbyggnadsverktyg för multipla ekvationsprognoser och multivariat simulering. Modellekvationer kan anges i text eller som länkar för automatisk uppdatering vid omvärdering. Visa beroendet struktur eller endogena och exogena variabler av dina ekvationer. Gauss-Seidel, Broyden och Newton modelllösare för icke-stokastisk och stokastisk simulering. Icke-stokastisk framlösning löser för konsekventa förväntningar. Stochasitc-simulering kan använda bootstrapped residuals. Lös kontrollproblem så att endogen variabel uppnår ett användardefinierat mål. Sofistikerad ekvation normalisering, lägg till faktor och åsidosätta stöd. Hantera och jämför flera lösningsscenarier som innefattar olika uppsättningar antaganden. Inbyggda modellvyer och procedurer visar simuleringsresultat i grafisk eller tabellform. Grafer och tabeller Linje, punktdiagram, område, streck, spik, säsongsbetonad, paj, xy-line, scatterplots, boxplots, felstav, höglågsöppna och områdesband. Kraftfulla, lättanvända kategoriska och sammanfattande grafer. Automatiska uppdateringsgrafer som uppdateras som underliggande dataändring. Observationsinfo och värdevisning när du sveper markören över en punkt i grafen. Histogram, medelförskjutna historgram, frekvenspolyoner, kantfrekvenspolygoner, boxplots, kärntäthet, anpassade teoretiska fördelningar, boxplots, CDF, överlevande, kvantil, kvantil-kvantil. Scatterplots med någon kombination parametrisk och nonparametrisk kärna (Nadaraya-Watson, lokal linjär, lokal polynom) och närmaste granne (LOWESS) regressionslinjer eller förtroende ellipser. Interaktiv punkt-och-klicka eller kommandobaserad anpassning. Omfattande anpassning av grafbakgrund, ram, legender, axlar, skalning, linjer, symboler, text, skuggning, blekning, med förbättrade grafmallfunktioner. Tabellanpassning med kontroll över cellfontens ansikte, storlek och färg, cellbakgrundsfärg och gränser, sammanslagning och annotering. Kopiera och klistra in grafik i andra Windows-program, eller spara grafik som vanliga eller förbättrade metafiler i Windows, inkapslade PostScript-filer, bitmappar, GIF, PNG eller JPG. Kopiera och klistra in tabeller till en annan applikation eller spara till en RTF-, HTML - eller textfil. Manage graphs and tables together in a spool object that lets you display multiple results and analyses in one object Commands and Programming Object-oriented command language provides access to menu items. Batch execution of commands in program files. Looping och tillstånd förgrening, subrutin och makrobehandling. String och sträng vektorobjekt för strängbearbetning. Omfattande bibliotek med sträng - och stränglistfunktioner. Omfattande matrisstöd: matrismanipulation, multiplikation, inversion, Kronecker-produkter, egenvärdeslösning och singulärvärdesnedbrytning. Externt gränssnitt och tillägg EViews COM-automationsserverns stöd så att externa program eller skript kan starta eller styra EViews, överföra data och utföra EViews-kommandon. EViews erbjuder COM Automation-klientsupportansökan för MATLAB och R-servrar, så att EViews kan användas för att starta eller styra applikationen, överföra data eller utföra kommandon. EViews Microsoft Excel Add-in erbjuder ett enkelt gränssnitt för att hämta och koppla från Microsoft Excel (2000 och senare) till serier och matrisobjekt som finns lagrade i EViews-arbetsfiler och databaser. Inbyggd infrastruktur för EVvision erbjuder sömlös åtkomst till användardefinierade program med hjälp av standard EVview-kommando-, meny - och objektgränssnitt. Hämta och installera fördefinierade tillägg från webbplatsen EViews. Hem OmContact För försäljning information vänligen mail salesviews För teknisk support, vänligen mail supportviews Vänligen inkludera ditt serienummer med all mail korrespondens. För mer kontaktinformation, se vår Omsida.
No comments:
Post a Comment