Zeitreihenprognose mit stündlichen DatenIch habe gerade ein sehr interessantes Webinar von Jian Cao über Zeitreihenvorhersagen gesehen, also dachte ich, ich versuche es mal mit einem Testdatensatz, in dem ich mehrere Jahre lang alle drei Stunden die Temperatur aufgezeichnet habe. Wenn ich jedoch Datum und Uhrzeit in den Zeitstempel eintrage, erhalte ich eine Fehlermeldung: nicht unterstütztes Zeitformat. Ich habe jedes einzelne Format unter den Eingabeoptionen "Zeit" für kontinuierliche Variablen ausprobiert. Sicherlich gibt es für JMP Pro 16 eine Möglichkeit, stündlich täglich über mehrere Tage hinweg zu interpretieren, oder?
AnalytikBetreff: Zeitreihenprognose mit stündlichen DatenVielen Dank, dass Sie sich damit befasst haben, und für die Erklärung. Das einzige Problem beim Konvertieren in das "beste" Format besteht darin, dass aus irgendeinem Grund, wenn Sie versuchen, von der Zahlenzeichenfolge in das Datum und/oder die Uhrzeit (für die Prognose) zurückzukonvertieren, das Datum und die Uhrzeit falsch sind ! Wenn Sie beispielsweise mit diesem Datensatz 1000 Sekunden prognostizieren und dann die Vorauszeiten wieder in das Zeitformat umwandeln, lautet das Jahr 1835 statt 2021. Und Jim hat Recht: Der letzte „Sekunden“-Wert ist 3693752220, was bedeutet, dass die Uhr vor 117 Jahren gestartet wurde, also 1904. Ich werde den technischen Support fragen, ob es eine Problemumgehung gibt, bei der die Anzahl der Sekunden seit 1904 nicht in meinen Berechnungen verwendet wird.
Betreff: Zeitreihenprognose mit stündlichen DatenDas ist ein interessanter Leckerbissen, danke Jim. Natürlich wurde JMP ursprünglich für Macs entwickelt, daher macht die Verbindung mit dem Mac Sinn.Betreff: Zeitreihenprognose mit stündlichen Daten@txnelson Wer wusste? Danke für das Teilen dieses kleinen Stücks Geschichte. Ich denke, „Jeopardy“-Autoren/Produzenten könnten eine ganze Kategorie aus den Nuggets in dieser Erklärung erstellen.
Betreff: Zeitreihenprognose mit stündlichen DatenNur um sachlich korrekt zu sein, die Ursprungszeit (Epoche) für JMP-Datumszeitwerte ist 00:00 Uhr, 1. Januar 1904.Die beste Erklärung, die ich gelesen habe, kommt von Pat Lavezza im LabVIEW-Forum.LabVIEW nutzt die gleiche Epoche wie JMP, wobei die Ursprünge auf Apple-Computer zurückgehen
„Hier ist der Deal vom 1. Januar 1904. Die meisten (alle?) Betriebssysteme speichern die Zeit als Anzahl von Sekunden (oder Mikrosekunden usw.) seit einer bestimmten Zeit. Diese Zeit wird Epoche genannt. Die Anzahl der Sekunden, die der Mac speichern konnte, umfasste etwa 130 Jahre. Die Programmierer wollten, dass das System die Geburtstage der meisten Benutzer abdeckt, also musste die Epoche im frühen 20. Jahrhundert beginnen. Warum also nicht am 1. Januar 1900 beginnen?
Die Macintosh-Designer mussten viel Code in eine sehr kleine Menge ROM/RAM quetschen. Sie suchten nach irgendeiner Art von Optimierung, die ihnen etwas Platz sparen könnte. Der Code, um die Anzahl der Sekunden seit der Epoche in ein Datum umzuwandeln (z. B. 29. März 1973), muss wissen, wie viele Tage ein Jahr hat. Das bedeutet, dass Sie Code benötigen, um festzustellen, ob ein Jahr ein Schaltjahr ist.
Ein Jahr ist ein Schaltjahr, wenn es ein Vielfaches von 4 ist Es sei denn, es ist ein Vielfaches von 100 außer wenn es auch ein Vielfaches von 400 ist.Also 1900 war nicht ein Schaltjahr (Vielfaches von 100), aber 2000 war (Vielfaches von 100, aber auch ein Vielfaches von 400). Durch die Vermeidung des Jahres 1900 mussten sich die Mac-Designer nie Gedanken über den 100/400-Teil der Schaltjahrregel machen (weil die 130-Jahresspanne nur das Jahr 2000 abdecken würde, das ein Schaltjahr war). Wenn das Jahr ein Vielfaches von 4 war, war es ein Schaltjahr.
Warum also nicht 1901 oder 1902 oder 1903? Indem sie mit einem Schaltjahr begannen, brauchten sie keinen „Offset“, sondern nur eine weitere Möglichkeit, ein wenig Platz zu sparen.
Und seit LabVIEW auf dem Mac gestartet wurde, hat es einige dieser Macken geerbt."
FYI, SAS-Epoche ist der 1. Januar 1960
Betreff: Zeitreihenprognose mit stündlichen DatenHallo Anderson,
Es scheint, dass die Time Series Forecast-Plattform entweder ein Datum oder einen einfachen numerischen Zeitstempel benötigt. Ich denke, es funktioniert nicht mit Ihrer Zeitspalte, da es sich um ein Datum-Uhrzeit-Format handelt.
Ich habe Ihren Zeitstempel in numerisch konvertiert (Format = Best) und die Time Series Forecast akzeptiert ihn jetzt (im Anhang). Ich denke, dieser numerische Zeitstempel sind Sekunden seit dem 1. Januar 1970 oder so ähnlich.
Ich bin mir nicht sicher, warum Time Series Forecast Ihr Datum-Uhrzeit-Format nicht akzeptiert. Es empfiehlt sich, dieses Problem an den technischen Support von JMP (support@jmp.com) zu senden, damit dieser es untersuchen und möglicherweise als Fehler protokollieren kann.
Ich hoffe das hilft,
Phil
