Julia演習問題:トレンド解析の基礎

問題

  1. csv(コンマ区切り)データ"dat_climate.csv"を読み込みなさい.
    読み込みに使う関数は自由.
    DelimitedFiles.readdlm(filename, ',', skipstart=1) # 例
  2. 不等間隔のデータを1日毎に補間しなさい.
    using Interpolations
    interpolate((torg, ), val, Gridded(Linear()))
  3. 補間データを元に,線形トレンドを求めて図にしなさい.
    Polynomials.polyfit(t, val, 1)
    plt = Plots.plot(t, Polynomials.polyval(...))
  4. データのスペクトル解析を行い,固有日数(1/f)を求めなさい.
    pdg = DSP.welch_pgram(val, ...; fs=1.0)

データ

  • csvファイル 1行目はヘッダー
    2行目以降は日時,データ

解答例(参考)

1年周期になるように意図的なパラメータを調整した.
厳密性が求められない演習用データにつきご容赦ください.

uniformed_data.png trend.png


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Last-modified: 2018-07-11 (Wed) 05:25:48 (190d)