¿Cuál es la mejor manera de resolver un análisis de series de tiempo complejo?Hola,
Esto es lo que quiero hacer (mi versión de JMP es 19.0.3):
- Tengo un conjunto de datos con más de 10 millones de filas, datos de series de tiempo.
- Necesito realizar un ajuste segmentado para >1000 segmentos
- Sé que puedo hacer esto en R, pero no cómo hacerlo en JMP
- Mi objetivo ahora es:
- tener los datos en JMP
- Realizar el ajuste segmentado en R
- resumir los datos en una nueva tabla
- transferir los datos de vuelta a JMP
La alternativa es trabajar completamente fuera de JMP para las tablas de resumen, pero si esto es posible, me gustaría probarlo dentro de JMP y su integración con R.
Lo que me ayudaría son: recursos de capacitación / materiales de lectura para R en JMP y sugerencias si ya has hecho algo así.
¡Gracias!
OverviewOverviewOverviewOverviewOverviewOverviewOverviewOverviewOverviewOverviewDescripción general
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Modelado estadístico avanzadoRe: ¿Cuál es la mejor manera de resolver un análisis de series de tiempo complejas?Si no recuerdo mal, en JMP19, la integración de R se realiza actualmente mediante la integración de Python. Aquí tienen una presentación de la grabación del Scripters Club: R regresa a JMP19: Explorando la integración de R y Python.
Re: ¿Cuál es la mejor manera de resolver un análisis de series de tiempo complejas?¡Gracias @jthi , es un buen punto de partida!
Re: ¿Cuál es la mejor manera de resolver un análisis de series de tiempo complejas?Hola @PurpleBat ,
Para comprender mejor lo que intentas lograr, ¿qué hace la segmentación o cuál es el objetivo final? ¿Segmento las zonas con actividad (por ejemplo, aumentar la avenida Phil T1)?
Si puede comentar sobre el proceso en R o el paquete, es posible que sea posible simplemente usar JMP o incluso JSL para lograr lo mismo.
Gracias,
Ben
Re: ¿Cuál es la mejor manera de resolver un análisis de series de tiempo complejas?Hola Ben,
Quiero extraer de los segmentos el mínimo y el máximo, así como el tiempo de subida (ajustando como primera aproximación un 1-exp(-t/tau)), y luego usar el parámetro tau para describir la subida.
Una vez que tenga eso, quiero ver la evolución de tau a lo largo del tiempo.
¿Esto ayuda?
Re: ¿Cuál es la mejor manera de resolver un análisis de series de tiempo complejas?Hola @PurpleBat ,
¿Cómo defines los segmentos? ¿Tienen el mismo tamaño (longitud de X)? ¿Se generan mediante un paquete de conjuntos en R? Estoy seguro de que esto se puede hacer en JMP, pero necesito más detalles.
Para R específicamente, el índice de scripts (Ayuda > Índice de scripts) tiene detalles completos sobre la integración de R y los componentes necesarios para ejecutarlo (ver captura de pantalla a continuación)
Gracias,
Ben
Re: ¿Cuál es la mejor manera de resolver un análisis de series de tiempo complejas?Hola @PurpleBat ,
También existe esta página para trabajar con R en JMP: https://www.jmp.com/support/help/es/19.0/index.shtml#page/jmp/trabajar-con-r.shtml#ww1284119
Gracias,
Ben
Re: ¿Cuál es la mejor manera de resolver un análisis de series de tiempo complejas?Una vez etiquetados los segmentos individualmente, será posible extraer los tiempos de subida utilizando la Curva de Ajuste de JMP, por ejemplo. La parte complicada es detectar automáticamente los segmentos. Por favor, indíquenos cómo define el inicio y el final de cada segmento. Por ahora, asumiré que cada segmento comienza/termina en cada máximo o mínimo local.
Aquí se explica cómo indicar a JMP que marque automáticamente todos los valores máximos y mínimos locales y los etiquete en una nueva columna. A partir de ahí, el siguiente paso será un script que use esos marcadores para etiquetar de forma única cada segmento.
Si desea cargar su tabla de datos (o una tabla de datos de muestra representativa), puedo ilustrar cómo aplicar este enfoque directamente a sus datos.
Re: ¿Cuál es la mejor manera de resolver un análisis de series de tiempo complejas?Gracias a ambos , @christian-z y @Ben_BarrIngh .
Los segmentos no son regulares, pero comienzan en un mínimo o máximo local. He tomado un pequeño ejemplo del conjunto de datos, mucho más grande, para ilustrarlo (reduje el tamaño de 1,7 GB a ~500 kB).
Continuaré trabajando en este conjunto de datos reducido y luego veré cómo se traslada al conjunto más grande.
¡Muchas gracias por tus fantásticos consejos y ayuda hasta ahora!
Re: ¿Cuál es la mejor manera de resolver un análisis de series de tiempo complejas?@PurpleBat, aquí tienes una versión actualizada de tu tabla de ejemplo para empezar. Añadí algunas columnas de fórmula y guardé algunos scripts en la tabla de datos. Espero que se explique por sí solo, pero avísame si tienes alguna pregunta.
Recomiendo usar el filtro de datos para trabajar con un pequeño subconjunto de la tabla durante la depuración. Luego, cuando esté listo para ejecutar el análisis completo, tenga en cuenta que puede tardar unos instantes para el conjunto completo de datos, con miles de curvas.
Algunas ideas para los próximos pasos serían filtrar solo las curvas con pendiente descendente (asumiendo que son las interesantes), "alinear" los datos para que todo comience en el tiempo = 0, normalizar las curvas si es necesario, etc.
