由曲线h平移拉伸至g，使得g接近于f曲线，即gf的rmse最小

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曲线h(x)经过x的位移拉伸和y的拉伸 使得其变成曲线g(x).g(x)近似于f(x),D为其RMSE，RMSE最小时 的yscale xscale tshift为多少呢？以及求x平移、拉伸的最大值最小值平均值与标准差

我编程为下，运行不出来555555求大佬解答

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关键词：RMSE mse RMS scale shift

f(x), h(x)的表达式是？

你这是时间序列吧
如果h(x)没有明确的表达式，可以这样操作
设一个表，变量包括x, h(x), g(x), f(x)
其中x, h(x), f(x)三个变量是初始数据，对应要处理的曲线各点和对比曲线各点。
tshift是x的位移，位移后对应x+tshift行，xscale比较难处理，放大后需要进行插值处理，缩小则涉及对应的h(x)近似。
yscale比较容易，x变换后结果乘以yscale即可。
这样经过变换，得到新的曲线g(x)各点，与f(x)对比计算欧氏距离D即可。
yscale, xcale, tshift设随机数，采用蒙特卡洛方法模拟，找出最小的D，以及D最小时的yscale, xcale, tshift的分布
这种操作，利用oracle crystalball很容易，R的话稍微麻烦一些。

llb_321 发表于 2021-3-28 14:25
你这是时间序列吧
如果h(x)没有明确的表达式，可以这样操作
设一个表，变量包括x, h(x), g(x), f(x)

是的，就是时间序列，我是利用smooth.spline将其平滑了，然后f <- function(x) {
  predict(fit_model, x)$y}，这样子将两个时间序列设为函数，再进行的求d。。。

llb_321 发表于 2021-3-28 14:25
你这是时间序列吧
如果h(x)没有明确的表达式，可以这样操作
设一个表，变量包括x, h(x), g(x), f(x)

您好，我有个疑问是设计一个表，我数据只有每天的，可是tshift也可以为小数，那位移的行就没有对应数据了

szxship 发表于 2021-3-28 11:07
f(x), h(x)的表达式是？

是时间序列

r语言真难搞 发表于 2021-3-28 15:26
您好，我有个疑问是设计一个表，我数据只有每天的，可是tshift也可以为小数，那位移的行就没有对应数据了

时间序列我了解的很少，只是以前大概看过一些ARMA GARCH之类的，不想深入是因为我个人对预测未来这种想法不感兴趣，尤其是涉及金融市场数据的，我觉得靠模型预测未来是玄学的事情。但是，我感觉你要做的处理，可能在时间序列相关包里能找到相应的函数。你再问一下对这方面研究得深的高手啊。

之前说的思路，不需对时间序列进行回归预测，毕竟回归预测的欠拟合和过拟合问题始终存在。只对实际数据处理，确定变量之间的关系后，用monte carlo仿真。比较麻烦，但我也没想到好办法，只是看到你的问题我就想自己做的话会怎么尝试。

tshift可以设定为整数，也就是偏移的天数。

llb_321 发表于 2021-3-28 18:29
时间序列我了解的很少，只是以前大概看过一些ARMA GARCH之类的，不想深入是因为我个人对预测未来这种想法 ...

非常感谢您的回复，由于数据时间序列曲线，极其相似，所以对于tshift 即位移很可能是有小数点的。由于蒙特卡洛我没有了解过，因此比较疑惑是否能做含小数点的？

monte carlo在R里可以实现，主要麻烦是变换的过程函数。
我用crystal ball试验了下，能找出D最小和相应的偏移量及波动幅度比例，我做的测试数据比较简单，只设了tshift和yscale，也就是只考虑滞后因素和波动幅度因素。线图中，蓝色是h(x)，红色是f(x)，绿色是变换后的g(x)。另一张图是1000次仿真（每次仿真做100000次随机模拟）结果，目标是D值的平均值最小

另外，如果是金融市场数据，我猜tshift和yscale两个参数就够了，实际上对应的是timelag和beta值。
xscale的实际意义不大，很难想象某个品种用几个月走完另一品种一年的价格变动。
这种变换不适合单一品种和整体指数，因为整体指数涵盖了不同品种的相互抵消作用。