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Objetos de series temporales

Crear, modificar y analizar objetos timeseries que contienen datos que dependen del tiempo

Un objeto timeseries contiene información de datos y tiempo dentro de sus propiedades, la cual describe un proceso dinámico. Es posible utilizar las funciones del objeto timeseries para crear, modificar y analizar el comportamiento de una serie temporal.

En vez de objetos timeseries, considere el uso de horarios, donde podrá almacenar datos con marca de tiempo como variables de datos orientadas a columnas. Además, puede usar funciones específicas de tiempo para alinear, combinar y realizar cálculos con uno o más horarios.

Funciones

expandir todo

Crear, modificar y representar gráficamente

`timeseries`	Create `timeseries` object
`timeseries2timetable`	Convert `timeseries` objects to timetable
`addevent`	Add event to `timeseries`
`addsample`	Add data sample to `timeseries` object
`append`	Concatenate `timeseries` objects in time
`delevent`	Remove event from `timeseries`
`delsample`	Remove sample from `timeseries` object
`detrend`	Subtract mean or best-fit line from `timeseries` object
`filter`	Modify frequency content of `timeseries` objects
`idealfilter`	`timeseries` ideal filter
`plot`	Plot `timeseries`
`resample`	Resample `timeseries` time vector
`set`	Set `timeseries` properties
`setabstime`	Set `timeseries` times as date character vectors
`setinterpmethod`	Set default interpolation method for `timeseries` object
`setuniformtime`	Modify uniform `timeseries` time vector
`synchronize`	Synchronize and resample two `timeseries` objects using common time vector

Consultar

`get`	Query `timeseries` properties
`getabstime`	Convert `timeseries` time vector to cell array
`getdatasamples`	Access `timeseries` data samples
`getdatasamplesize`	`timeseries` data sample size
`getinterpmethod`	`timeseries` interpolation method
`getqualitydesc`	`timeseries` data quality
`getsamples`	Subset of `timeseries`
`getsampleusingtime`	Subset of `timeseries` data
`gettsafteratevent`	Create `timeseries` at or after event
`gettsafterevent`	Create `timeseries` after event
`gettsatevent`	Create `timeseries` at event
`gettsbeforeatevent`	Create `timeseries` at or before event
`gettsbeforeevent`	Create `timeseries` before event
`gettsbetweenevents`	Create `timeseries` between events

Estadística descriptiva

`iqr`	Interquartile range of `timeseries` data
`max`	Maximum of `timeseries` data
`mean`	Mean of `timeseries` data
`median`	Median of `timeseries` data
`min`	Minimum of `timeseries` data
`std`	Standard deviation of `timeseries` data
`sum`	Sum of `timeseries` data
`var`	Variance of `timeseries` data

Temas

¿Qué son las series temporales?
Las series temporales son vectores de datos muestreados linealmente a lo largo del tiempo que representan la evolución de un proceso dinámico.
Objetos y colecciones de series temporales
Hay dos tipos de objetos de series temporales en MATLAB^®, un objeto timeseries y un objeto tscollection.