trend

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    我有一系列数字: numbers = [100, 101, 99, 102, 99, 98, 100, 97.5, 98, 99, 95, 93, 90, 85, 80] 这是非常用眼睛看到的数字开始大幅下跌,大致在10,但有没有一种简单的方法在x轴上识别该点(或靠近它)? 这是在回顾过程中完成的,因此您可以使用整个数字列表来选择放置加速的x轴点。 Python解决方案是首选,但伪代码或一般方

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    我们正试图为给定资源提取历史测试覆盖率数据(更像每周/多次趋势)。在项目级别,我们可以通过使用API​​ https://sonar-service/api/resources?resource=com.demo.project:demo-project&metrics=new_coverage&includetrends=true来获取所需的数据。 但是,如果我们试图在一个级别级别获取信息(ht

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    我需要在横轴上的月份和垂直轴上的值上制作折线图。 如果基于前一个月的趋势在增长,我需要用绿色对线段进行着色,如果趋势在下降,则需要用红色显示。 我找不到一种方法来比较按月分组的值,我不希望通过从db中添加另一个查询来执行此操作。

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    我有一个季节性(每周)模式的重复时间序列,我想返回同一时间序列,没有逐周趋势,将第一个值作为初始点。 具体而言,第1个值仍然是39.8,但第8个值也将是39.8而不是17.1。如果前七个值只是重复,那么会重复一个星期的负面趋势,我想根本没有趋势(所以6.2的第7个值也会更高)。 有没有一种优雅的方式来做到这一点,尤其是对于时间序列中的零值条目(我有很多这样的方法)是健壮的呢? 我们可以假设时间序列

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    将线性趋势拟合为一组数据非常简单。但是,我怎样才能将多条趋势线符合一个时间序列呢?我将上下趋势定义为高于或低于指数移动平均线的价格。当价格高于EMA时,我需要拟合一个积极的趋势,当趋势变为负向时,会出现一个新的负面趋势线等等。在我的代码下面,我的熊猫数据框中的market_data['Signal']告诉我趋势是在+1还是在-1。 我猜我需要某种形式的循环,但我不能工作了逻辑... import

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    我正在使用以下脚本来获取特定制造订单的订单历史记录; select ds.status, ds.catnr, ds.part_no, ds.print_type, ds.nr_discs, ds.qty, ds.ship_date from (select 'Open Order' status, gb.catnr, gb.part_no, decode(gb.tec_criteria,'XX

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    我正在一个网站上文章和标签(他们的关系是N:M)。网站的一个重要部分是通过标签过滤文章。这些标签具有某些重量,代表它们的相对重要性。重量随时间变化(每天),取决于它们用于过滤物品的频率(命中))。 我应该使用什么算法来计算权重?关键标准: 基于历史数据(命中),但相当短期(〜最后10-20 天) 过去数据的相关性下降一段时间(从 昨天的点击率是更重要比10天前点击) 尊重标签的“个人倾向”(即从1

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    感谢用户爱德华Ilyasov帮我前几天 现在,我得到了一些成绩,但我很难理解这些 我试图计算温度的趋势从1979年到2016年 #calculate trend ####numpy.ployfit nmon = nyr * 12 tdum = MA.arange(0,nmon) ntimes, ny, nx = tempF.shape #ntimes is

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    我想确定趋势系列B估计趋势系列A的良好状态。我使用OLS尝试了这一点,但显然残差是自相关的。我试图用Cochrane-Orcutt-Procedure(https://onlinecourses.science.psu.edu/stat501/node/360)进行纠正,但这并没有解决自相关问题。我用不同的ρ值尝试python statsmodels GSLAR函数,但也没有成功。 我错过了什么?

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    我想使用TREND函数计算大致线性的曲线的斜率。但是,我只想计算特定单元格中的值所指定的某个点的斜率。 我附上了我的数据图片。我想找到A和P列的斜率,其中Ro是x。我只想找到Ro < = $ B $ 2的值的斜率。 感谢