时间序列窗口

时间序列窗口[采礼,{t吨最小值,t吨最大值}]

给出了时间序列的元素采礼介于t吨最小值和t吨最大值.

时间序列窗口[采礼,Windows规范]

给出了时间序列的元素采礼符合窗户规格的Windows规范.

详细信息和选项

  • 时间序列窗口用于选择给定窗口中时间序列的子集。
  • 时间序列采礼可以是数值列表{x个1,x个2,…}，时间值对列表{{t吨1,x个1},{t吨2,x个2},…}，a时间序列,事件系列，或时间数据.
  • 窗口时间t吨最小值和t吨最大值可以作为自动、数字或日期。什么时候？t吨最小值或t吨最大值表示为自动，中的第一次和最后一次采礼分别使用。
  • 窗户规格Windows规范可以表示为：
  • {t吨最小值,t吨最大值}时间或日期限制
    日期对象[_, 格兰]单个颗粒日期对象
    日规格使用日规格
  • 可能日规格类型包括：“工作日”,“周末”,星期一通过星期日,“BeginningOfMonth”,“月末”,“商业日”和“假日”.
  • 时间序列窗口采用以下选项：
  • 重新采样方法 自动用于重新采样路径的方法
    包括窗口时间 False（错误）是否在创建值t吨最小值和t吨最大值如果不是时间戳的成员
    日历类型“格里高利”解释日期的日历系统
    节假日日历{“美国”,“默认”}工作日的假日日历时间表
  • 默认情况下，窗口时间t吨最小值和t吨最大值只有当他们也是时代的成员时才包括在内{t吨1,t吨2,…}在里面采礼.
  • 如果t吨最小值和t吨最大值超出范围{t吨1,t吨2,…}，然后是t吨1和t吨n个分别使用。

示例

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基本示例  (1)

提取时间序列的一部分：

以2012年5月4日至8月4日期间的要素为例：

摘自2012年6月的元素：

提取每个月底的元素：

范围  (8)

基本用途  (3)

选择时间序列的子集：

从带有日期的时间序列中选择星期五：

可视化时间序列的不同子集：

将数据拆分为三部分：

数据类型  (5)

从向量中提取三个元素：

在时间值对列表中选择特定时间间隔的值：

从中提取50个值时间序列:

将窗口覆盖在原始数据上：

从中提取30个值事件系列:

将窗口覆盖在原始数据上：

限制的路径时间数据到较小的间隔：

选项  (4)

包括窗口时间  (1)

默认情况下，仅当窗口时间位于时间戳中时才包括窗口时间：

如果窗口时间不是时间戳，则不包括：

指定应包括窗口时间：

仅包括右侧窗口时间：

重新采样方法  (1)

指定要分配给不在时间戳中的窗口时间的值：

默认情况下，使用输入数据的重采样方法：

使用1阶插值：

使用固定常数：

日历类型  (1)

使用犹太日历：

假日日历  (1)

提取工作日：

应用  (2)

此时间序列包含一个人在五个月内每天采取的步骤数：

显示每个月的每日步数：

显示每个月的总步骤数：

可视化2014年夏季香槟的温度：

提取夏季月份的温度：

查找一些基本的描述性统计数据：

Wolfram Research（2014），TimeSeriesWindow，Wolfram语言函数，https://reference.wolfram.com/language/ref/TimeSeriesWindows.html（2019年更新）。

文本

Wolfram Research（2014），TimeSeriesWindow，Wolfram语言函数，https://reference.wolfram.com/language/ref/TimeSeriesWindows.html（2019年更新）。

CMS公司

沃尔夫拉姆语言。2014年，“TimeSeriesWindow”，Wolfram语言与系统文档中心。Wolfram研究。上次修改时间2019年。https://reference.wolfram.com/language/ref/TimeSeriesWindows.html。

亚太地区

沃尔夫拉姆语言。(2014). TimeSeries窗口。Wolfram语言与系统文档中心。检索自https://reference.wolfram.com/language/ref/TimeSeriesWindows.html

BibTeX公司

@misc{reference.wolfram_2024_timeserieswindow，author=“wolfram Research”，title=“{timeserieswindow}”，year=“2019”，howpublished=“\url{https://reference.wolfram.com/language/ref/timeserieswindow.html}”]}

BibLaTeX公司

@online{reference.wolfram_2024_timeserieswindow，organization={wolfram Research}，title={timeserieswindow}，year={2019}，url={https://reference.jolfram.com/language/ref/TimeSeriesWindows.html}，note=[访问时间：2024年9月21日]}