Hurst üssü ile R

Hurst üssü R ile hesaplamak istiyorum. Bunu yapabilen bir kütüphane var mı, yoksa işlevde yerleşik mi? herhangi bir öneri takdir edilecektir (referanslar için web linkleri bile). teşekkürlerHurst üssü ile R

güncelleme:

wnoise <- rnorm(8192) 
plot.ts(wnoise) 
spwnoise <- fft(wnoise) 
spwnoise <- Mod(spwnoise) 
spwnoise <- spwnoise*spwnoise 
plot(spwnoise[1:4096], log="xy", type="l") 
lswnoise <- lsfit(log10(1:4096), log10(spwnoise[1:4096])) 
abline(lswnoise$coef) 
cwtwnoise <- DOG(wnoise, 10, 5, 1, plot=FALSE) 
mcwtwnoise <- Mod(cwtwnoise) 
mcwtwnoise <- mcwtwnoise*mcwtwnoise 
wspwnoise <- tfmean(mcwtwnoise, plot=FALSE) 
wspec.pl(wspwnoise, 5) 
hurst.est(wspwnoise, 1:50, 5)

: Ben Bolker ait yorumuna dan, ben bu sayfayı http://finzi.psych.upenn.edu/R/library/Rwave/html/hurst.est.html

senaryo de fonksiyonu

hurst.est(wspec, range, nvoice, plot=TRUE)

örneğinde, bu senaryoyu bulduk Ben ilk bölüm bellek etkisi ile bir sinyal üretmek sanırım, ama kod ikinci bölümünün parçası kesinlikle hu extimate için gerekli olduğunu anlayamıyorum üssü. Bana kim yardımcı olabilir ve bunu açıklar mı? Ben

mcwtwnoise <- Mod(cwtwnoise) 
mcwtwnoise <- mcwtwnoise*mcwtwnoise

kaynak

2012-02-24 emanuele

'install.packages (" sos "); kitaplığı ("sos"); findFn ("hurst exponent") –

Ben sadece aynı yorum ile cevap vermek için geri cominf oldu. Bir erkeğe balık tutmayı öğretmek için +1. –

@Tyler: kuralı biliyorsunuz, "... bir adama balık tutmayı öğretin ve yaşam boyu bir müşteriyi kaybettiniz" :-) –

ile şüphe duyuyorum (bir yorumun dönüştürüldü.)

Bu tam bir cevap değil, ama

install.packages("sos") 
library("sos") 
findFn("hurst exponent")

oldukça hızlı oraya almalısınız. Notlar: (1) Her kurulumda yalnızca bir kez install.packages(...) yapmalısınız, ancak her oturumda library("sos"); (2) hala bu şekilde bulduğunuz paketlerin ihtiyacınız olanı yapıp yapmadığını öğrenmek zorundasınız - ama en azından nereden başlayacağınızı biliyorsunuz.

kaynak

2012-02-24 16:40:34

Evet - ama sadece http: // rseek adresinde arama yapabilirsiniz.org –

Anlaşmalı Dirk ama ben şahsen, sostan elde edilen sonuçların, incelemek ve odaklanmak için biraz daha kolay olduğunu düşünüyorum (sanırım estetik açıdan tatmin edici). –

Rwave paketi, Hurma paketini denemek için Hurst üssünü tahmin etmek üzere bir dalgacık dönüşümü kullanır. Dalgacık dalgacıklarını, dalgacıkların dışında değerlendirmek için çeşitli başka işlevlere sahiptir. Şu an için bir arşivden başka CRAN listelenmiyor ama benim için çalışıyor.

Paketteki ilgili belgeler bölümü. H

I Fraktal boyutu hesaplamak için, fractaldim paketi, mevcut ılık kullanma - D = 2 olarak http://rgm2.lab.nig.ac.jp/RGM2/func.php?rd_id=fArma:LrdModelling

kaynak

2012-03-08 16:38:34 Marc

Hurst üs H, fraktal boyut, D hesaplanabilir. Fraktal Boyut Tahmin Edicileri: Zaman Serilerinin Pürüzlülüğünün ve Mekansal Verilerin Değerlendirilmesinde metodolojilerin tam bir açıklaması vardır. Washington Üniversitesi İstatistik Bölümü, Teknik Rapor no. 577, http://www.stat.washington.edu/research/reports/2010/tr577.pdf.

Bu pakette, fraktal boyutu hesaplamak için dalgacık dönüşümü, kutu sayısı vb. Veya önerilen madogram algoritmasını uygulayabilirsiniz.

kaynak

2012-04-23 02:26:54 WillGalen

En kapsamlı yöntem kümesi (dokuz), fArma' '(LrdModelling) işlevi hurstSlider işlevinde verilmiştir.

kaynak

2015-04-03 16:47:19

Hurst üssü ile R

cevap

İlgili konular