Je voudrais calculer l'exposant Hurst avec R. Y a-t-il une bibliothèque ou une fonction intégrée qui peut faire cela? Toute suggestion sera appréciée (même des webinks aux références).
Mise à jour: Grâce au commentaire de Ben Bolker, j'ai trouvé ce script dans l'exemple de la fonction Sur cette page http: //finzi.psych. upenn.edu/r/library/rwave/html/hurst.est.html script: Je suppose que le premier Partie générer un signal avec effet de mémoire, mais je ne peux pas comprendre quelle partie de la deuxième partie du code est strictement nécessaire pour estimer l'exposant Hurst. Qui peut m'aider et expliquer cela? Je doute avec
5 Réponses :
(converti à partir d'un commentaire.)
Ce n'est pas une réponse exactement, mais devrait vous y élever assez rapidement. notes : (1) Il vous suffit de faire install.backages (...) une fois par installation de r, mais bibliothèque ("SOS") dans chaque session; (2) Vous devez toujours déterminer si les packages que vous trouvez de cette façon font ce dont vous avez besoin - mais au moins, vous savez où commencer.
Dirk convenu, mais je pense personnellement que les résultats des SOS sont un peu plus faciles à taper et concentrés (je suppose qu'ils sont esthétiquement agréables).
Le package RWave utilise une transformation d'ondelettes pour estimer l'exposant Hurst afin que vous puissiez essayer le package Farma. Il dispose d'une variété d'autres fonctions pour estimer l'exposant Hurst de côté des ondelettes. N'est pas répertorié sur cran autre qu'une archive pour l'instant mais cela fonctionne pour moi.
Voici la section de documentation correspondante de l'emballage. http://rgm2.lab.nig.ac.jp /RGM2/func.php?rd_id=farma:lrdmodelling
Hurst Exponent, H, peut être calculé à partir de la dimension fractale, D, comme D = 2 - H.
J'utilise le package fractaldim, le cran disponible, pour calculer la dimension fractale. Il existe une description complète des méthodologies des estimateurs de la dimension fractale: évaluer la rugosité des séries chronologiques et des données spatiales. Université de Washington, département de statistique, rapport technique no. 577, http://www.stat.washington.edu/research/reports/reports /2010/tr577.pdf .
Avec cet emballage, vous pouvez appliquer des transformations en ondelettes, une boîte à encount, etc. ou l'algorithme de madogramme recommandé pour calculer la dimension fractale.
L'ensemble de méthodes les plus complètes (neuf) est donné dans le paquet Farma '' (LRDModelling) fonction hurstslider .
Il existe un nombre de bibliothèques de Hurst intégrées à une bibliothèque de pracma, une dans une bibliothèque de portefeuille, et une autre dans l'exemple de la bibliothèque fractale ci-dessous
HurstIndex(nvr)
library(pracma)
hurstexp(nvr)
library(fractal)
hurstSpec(nvr)````
#They are R scripts.
installation.backages ("SOS"); bibliothèque ("SOS"); FindFN ("Hurst Exponent")Ben je revenais juste pour répondre avec exactement le même commentaire. +1 pour enseigner à un homme de pêcher.
@Tyler: Vous connaissez la règle "... Enseigner à un homme de pêcher et tu as perdu un client à vie" :-)
@Carl Ces clients ne paient pas :)
MindProd.com/jgloss/unmainmisc.html : "Si vous donnez un programme à quelqu'un, vous allez les frustrer pendant une journée; si vous leur apprenez à programmer, vous les frustrerez dans une vie. »
Voir la question suivante sur la bibliothèque de fractal Hurst Entrez la description du lien ici < / a>