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萨亚尼·古普塔；罗布·亨德曼。；厨师，黛安娜；安东尼·昂文

可视化双变量循环时间粒度的概率分布。 （英语） Zbl 07546456号

J.计算。图表。斯达。 31，第1期，14-25（2022年）。
摘要：将时间索引分解为时间粒度可以帮助探索和自动分析大型时间数据集。本文描述了使用线性和循环时间粒度的时间解构类。线性粒度与时间的线性进展有关，例如小时、天、周和月。周期性粒度可以是圆形的，如每天的小时，准圆形的，例如每月的日，非周期性的，如公共假日。粒度的层次结构创建了一个嵌套的顺序：一天中的小时和一分钟中的秒是单序的。一周中的每小时是多个顺序的，因为它是一天中的一天。提供了为时间索引创建所有可能粒度的方法。推荐算法提供了一个指示，指示一对粒度是可以一起进行有意义的检查（“和谐”），还是不能一起检查（“冲突”）。时间粒度可用于创建数据可视化，以探索周期性、关联性和异常。粒度形成分类变量（有序或无序），从而导致观察分组。假设是一个数值响应变量，则得到的图形显示了分类变量组合之间的分布比较。开源R包gravitas中实现的方法与整洁的工作流一致，使用中可用的图形范围检查概率分布ggplot2。可在线获取本文的补充文件。

MSC公司：

62至XX 统计

关键词：

数据可视化；统计分布；时间粒度；日历代数；周期；图形语法

软件：

锡伯；暗示性的；ggplot2；杂交的；R（右）；重力；针织物
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{S.Gupta}等人，《计算杂志》。图表。Stat.31，No.1，14--25（2022；Zbl 07546456）
全文： 内政部 arXiv公司

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