RESAMPLE - Series de tiempo de remuestreo

Calcula y devuelve las series de tiempo remuestradas (arriba/abajo).

 

Sintaxis

RESAMPLE(X, Stock, Sampling, method)

X son los datos de la serie de timepo univariante (un array unidimensional de celdas (Por ejemplo: filas o columnas)).

Stock datos de las series de tiempo univariantes corresponde a una acción o tipo de flujo de la variable.

Sampling es l a nueva tasa de muestreo relativa; 1.0 = tasa de muestreo de los datos de entrada, > 1.0 = Muestreo hacia arriba, < 1.0 = Muestreo hacia abajo.

method es el método de imputación para encontrar los valores de las observaciones intermedias (0=Niguno, 1=Plano de selección hacia adelante, 2=Plano de selección hacia atrás, 3=Lineal, 4=Spline Cubica, 5=FFT, etc.).

Valor Método
0 Ninguno
1 Plano de selección hacia adelante
2 Plano de selección hacia atrás
3 Lineal (defecto)
4 Spline cúbica
5 Transformada rápida de Fourier
 

Observaciones

  1. La serie de tiempo es homogénea o igualmente espaciadas.
  2. La serie de tiempo no incluye ningun valor faltante o espacios.
  3. La economía, los negocios, la contabilidad y campos relacionados a menudo hacen diferencia entre cantidades que son acciones y aquellas que son flujos.Éstas se diferencian en sus unidades de medida:
    • Una variable stock es medida en un momento específico y representa la cantidad existente en ese punto en el tiempo (Por ejemplo: precio, inventario, capital, deudas, activos, etc.),los cuales pueden haberse acumulado en el pasado.
    • Un flujo variable es medido sobre un intervalo de tiempo, por lo tanto, un flujo debe ser medido por unidad de tiempo (ya sea un mes) (Por ejemplo: ventas, utilidades, ingreso, inversión, etc.).
  4. El método de imputación sólo es necesario si el valor de muestreo relativo crea una nueva observación. Esto a menudo es el caso de muestreo hacia arriba (valor > 1), o muestreo impreciso hacia abajo (por ejemplo, 0.333, etc..)
  5. Para las series de tiempo de tipo de flujo, la función convierte (es decir, integra) las series de tiempo de entrada a un tipo de acción, lo remuestrea y finalmente convierte (es decir lo diferencia) el nuevo resultado a un tipo de flujo.
  6. El valor de la primera observación en la serie de tiempo de salida se estima ya sea por muestreo de casos hacia arriba,u omitido (es decir, valores faltantes) para los casos de muestreo hacia abajo.
  7. El índice de tiempo de las series de tiempo remuestreada se define de la siguiente manera:

    $$t^* = i \times f_r$$

    Donde:
    • $0\leq i \lt N^*$
    • $t^*$: es el indice de tiempo de la nueva serie de tiempo (remuestreada).
    • $N^*$ : es el nuevo tamaño de la serie de tiempo remuestreada.
    • $f_r$ : es la frecuencia relativa del muestreo.
  8. El tamaño del array devuelta depende del tamaño de las series de de tiempo de entrada y de la tasa de muestreo deseada. $$ N^* = \lfloor (N-1) \times f_r +1 \rfloor$$
    Donde:
    • $N$ : es el tamaño de la serie de tiempo de entrada (original).
    • $N^*$ : es el nuevo tamaño de la serie de tiempo remuestrada.
    • $\lfloor.\rfloor$ : es el operador de planta o función
    • $f_r$ : es la frecuencia de muestreo relativo
  9. La función RESAMPLE está disponible comenzando con la versión 1.64 TURRET.

Ejemplos de archivos

Referencias

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