时间序列分析基于r+pdf
@容科245：克莱尔的时间序列分析及应用怎么样 -
温翰19439117113…… 《时间序列分析及应用:R语言(原书第2版)》以易于理解的方式讲述了时间序列模型及其应用,主要内容包括:趋势、平稳时间序列模型、非平稳时间序列模型、模型识别、参数估计、模型诊断、预测、季节模型、时间序列回归模型、异方差时间序列模型、谱分析入门、谱估计、门限模型.对所有的思想和方法,都用真实数据集和模拟数据集进行了说明.
@容科245：时间序列分析:求理论偏自相关系数 -
温翰19439117113…… % 产生 lorenz 时间序列 sigma = 10; % lorenz方程参数 r = 28; b = 8/3; y = [-1;0;1]; % 起始点 (3x1 的列向量) h = 0.01; % 积分时间步长 k1 = 10000; % 前面的迭代点数 k2 = 5000; % 后面的迭代点数 z = lorenzdata(y,h,k1+k2,sigma,r,b); x ...
@容科245：R和Python -
温翰19439117113…… Python与R的区别和联系 1、区别 Python与R的区别是显而易见的,因为R是针对统计的,python是给程序员设计的.2012年R是学术界的主流,但是现在Python正在慢慢取代R在学术界的地位. Python与R相比速度要快.Python可以直接处理上...
@容科245：python 时间序列分析 收敛性问题 -
温翰19439117113…… Python与R相比速度要快.Python可以直接处理上G的数据;R不行,R分析数据时需要先通过数据库把大数据转化为小数据(通过groupby)才能交给R做分析,因此R不可能直接分析行为详单,只能分析统计结果.所以有人说:Python=R+SQL/Hive,并不是没有道理的.
@容科245：R语言分析时间序列时如何用矩阵录入十年月度数据成为虚拟变量,并去除季节性,分析趋势 -
温翰19439117113…… 二重积分∫∫f(x,y)dxdy的几何意义是以积分区域D为底,以曲面z=f(x,y)为顶的曲顶柱体的体积.本题中被积函数f(x,y)=z=(4-x^2-y^2)^(1/2),整理得x^2+y^2+z^2=4(z>0),也就是球心在原点,半径为2的上半球面,而积分区域D为xoy平面上圆心在原点,半径为2的圆.因此由z=f(x,y)和D确定的曲顶柱体就是上半球,其体积=(1/2)(4π/3)(2^3)=16π/3,也就是此积分的结果.
@容科245：R 和 Python 用于统计学分析,哪个更好 -
温翰19439117113…… 2012年的时候我们说R是学术界的主流,但是现在Python正在慢慢取代R在学术界的地位.不知道是不是因为大数据时代的到来. Python与R相比速度要快.Python可以直接处理上G的数据;R不行,R分析数据时需要先通过数据库把大数据转化...
@容科245：NDVI的定义是什么? -
温翰19439117113…… 1、归一化植被指数 NDVI=(NIR-R)/(NIR+R),或两个波段反射率的计算. 2、NDVI时间序列分析 主要是利用长时间序列的遥感数据,建立研究区域内NDVI随时间的变化曲线,并通过比较各种变化检测指标的年际曲线或生长期曲线的差异获取覆...
@容科245：如何提升r实践序列预测的准确性 -
温翰19439117113…… 利用时间序列资料求出长期趋势、季节变动和不规则变动的数学模型后,就可以利用它来预测未来的长期趋势值T和季节变动值s,在可能的情况下预测不规则变动值I.然后用以下模式计算出未来的时间序列的预测值Y:加法模式T+S+I=Y 乘法模式T*S*I=Y 如果不规则变动的预测值难以求得,就只求长期趋势和季节变动的预测值,以两者相乘之积或相加之和为时间序列的预测值.如果经济现象本身没有季节变动或不需预测分季分月的资料,则长期趋势的预测值就是时间序列的预测值,即T=Y.但要注意这个预测值只反映现象未来的发展趋势,即使很准确的趋势线在按时间顺序的观察方面所起的作用,本质上也只是一个平均数的作用,实际值将围绕着它上下波动.
@容科245：如何使用R语言作销售预测?没有类似的案例?提供一个资料学习一下.谢谢. -
温翰19439117113…… 有包package吧,你搜搜时间序列+R,时间序列模型中,ARIMA模型,季节调整模型,平滑指数模型这些都可以用的,你尝试一下哪个更好呗~
温翰19439117113…… 《时间序列分析及应用:R语言(原书第2版)》以易于理解的方式讲述了时间序列模型及其应用,主要内容包括:趋势、平稳时间序列模型、非平稳时间序列模型、模型识别、参数估计、模型诊断、预测、季节模型、时间序列回归模型、异方差时间序列模型、谱分析入门、谱估计、门限模型.对所有的思想和方法,都用真实数据集和模拟数据集进行了说明.
@容科245：时间序列分析:求理论偏自相关系数 -
温翰19439117113…… % 产生 lorenz 时间序列 sigma = 10; % lorenz方程参数 r = 28; b = 8/3; y = [-1;0;1]; % 起始点 (3x1 的列向量) h = 0.01; % 积分时间步长 k1 = 10000; % 前面的迭代点数 k2 = 5000; % 后面的迭代点数 z = lorenzdata(y,h,k1+k2,sigma,r,b); x ...
@容科245：R和Python -
温翰19439117113…… Python与R的区别和联系 1、区别 Python与R的区别是显而易见的,因为R是针对统计的,python是给程序员设计的.2012年R是学术界的主流,但是现在Python正在慢慢取代R在学术界的地位. Python与R相比速度要快.Python可以直接处理上...
@容科245：python 时间序列分析 收敛性问题 -
温翰19439117113…… Python与R相比速度要快.Python可以直接处理上G的数据;R不行,R分析数据时需要先通过数据库把大数据转化为小数据(通过groupby)才能交给R做分析,因此R不可能直接分析行为详单,只能分析统计结果.所以有人说:Python=R+SQL/Hive,并不是没有道理的.
@容科245：R语言分析时间序列时如何用矩阵录入十年月度数据成为虚拟变量,并去除季节性,分析趋势 -
温翰19439117113…… 二重积分∫∫f(x,y)dxdy的几何意义是以积分区域D为底,以曲面z=f(x,y)为顶的曲顶柱体的体积.本题中被积函数f(x,y)=z=(4-x^2-y^2)^(1/2),整理得x^2+y^2+z^2=4(z>0),也就是球心在原点,半径为2的上半球面,而积分区域D为xoy平面上圆心在原点,半径为2的圆.因此由z=f(x,y)和D确定的曲顶柱体就是上半球,其体积=(1/2)(4π/3)(2^3)=16π/3,也就是此积分的结果.
@容科245：R 和 Python 用于统计学分析,哪个更好 -
温翰19439117113…… 2012年的时候我们说R是学术界的主流,但是现在Python正在慢慢取代R在学术界的地位.不知道是不是因为大数据时代的到来. Python与R相比速度要快.Python可以直接处理上G的数据;R不行,R分析数据时需要先通过数据库把大数据转化...
@容科245：NDVI的定义是什么? -
温翰19439117113…… 1、归一化植被指数 NDVI=(NIR-R)/(NIR+R),或两个波段反射率的计算. 2、NDVI时间序列分析 主要是利用长时间序列的遥感数据,建立研究区域内NDVI随时间的变化曲线,并通过比较各种变化检测指标的年际曲线或生长期曲线的差异获取覆...
@容科245：如何提升r实践序列预测的准确性 -
温翰19439117113…… 利用时间序列资料求出长期趋势、季节变动和不规则变动的数学模型后,就可以利用它来预测未来的长期趋势值T和季节变动值s,在可能的情况下预测不规则变动值I.然后用以下模式计算出未来的时间序列的预测值Y:加法模式T+S+I=Y 乘法模式T*S*I=Y 如果不规则变动的预测值难以求得,就只求长期趋势和季节变动的预测值,以两者相乘之积或相加之和为时间序列的预测值.如果经济现象本身没有季节变动或不需预测分季分月的资料,则长期趋势的预测值就是时间序列的预测值,即T=Y.但要注意这个预测值只反映现象未来的发展趋势,即使很准确的趋势线在按时间顺序的观察方面所起的作用,本质上也只是一个平均数的作用,实际值将围绕着它上下波动.
@容科245：如何使用R语言作销售预测?没有类似的案例?提供一个资料学习一下.谢谢. -
温翰19439117113…… 有包package吧,你搜搜时间序列+R,时间序列模型中,ARIMA模型,季节调整模型,平滑指数模型这些都可以用的,你尝试一下哪个更好呗~
