R语言时间序列平稳性几种单位根检验（ADF，KPSS，PP）及比较分析

相关推荐

• 如何用IFS函数 实现多条件判断

  图文技巧 案例 进阶技巧 IFS 函数检查是否满足一个或多个条件,且是否返回与第一个 TRUE 条件对应的值.IFS 可以取代多个嵌套 IF 语句, 并且可通过多个条件更轻松地读取. 语法 IFS(l ...

• R语言时间序列GARCH模型分析股市波动率

  原文链接:http://tecdat.cn/?p=22360 在这篇文章中,我们将学习一种在价格序列中建立波动性模型的标准方法,即广义自回归条件异方差(GARCH)模型. 价格波动的 GARCH 模型 ...

• R语言arima，向量自回归（VAR），周期自回归(PAR)模型分析温度时间序列

  原文链接: http://tecdat.cn/?p=22071 至少有两种非平稳时间序列:具有趋势的时间序列和具有单位根的时间序列(称为单整时间序列).单位根检验不能用来评估时间序列是否平稳.它们只能 ...

• R语言时间序列分解和异常检测方法应用案例

  原文链接:http://tecdat.cn/?p=3232 我们最近有一个很棒的机会与一位客户合作,要求构建一个适合他们需求的异常检测算法.业务目标是准确地检测各种营销数据的异常情况,这些数据包括跨多 ...

• R语言时间序列TAR阈值自回归模型

  原文链接:http://tecdat.cn/?p=5231 为了方便起见,这些模型通常简称为TAR模型.这些模型捕获了线性时间序列模型无法捕获的行为,例如周期,幅度相关的频率和跳跃现象.Tong和Li ...

• R语言基于Bagging分类的逻辑回归(Logistic Regression)、决策树、森林分析心脏病患者

  原文链接:http://tecdat.cn/?p=22448 今天,我们将看下bagging 技术里面的启发式算法. 通常,bagging 与树有关,用于生成森林.但实际上,任何类型的模型都有可能使用 ...

• R语言用主成分PCA、 逻辑回归、决策树、随机森林分析心脏病数据并高维可视化

  原文链接:http://tecdat.cn/?p=22262 在讨论分类时,我们经常分析二维数据(一个自变量,一个因变量).但在实际生活中,有更多的观察值,更多的解释变量.随着两个以上的解释变量,它开 ...

• R语言随机森林RandomForest、逻辑回归Logisitc预测心脏病数据和可视化分析

  原文链接:http://tecdat.cn/?p=22596 研究大纲 介绍数据集和研究的目标 探索数据集 可视化 使用Chi-Square独立检验.Cramer's V检验和GoodmanKrusk ...

• R语言贝叶斯非参数模型：密度估计、非参数化随机效应META分析心肌梗死数据

  原文链接:http://tecdat.cn/?p=23785 概述 最近,我们使用贝叶斯非参数(BNP)混合模型进行马尔科夫链蒙特卡洛(MCMC)推断. 在这篇文章中,我们通过展示如何使用具有不同内核 ...

• R语言经济学：动态模型平均(DMA)、动态模型选择(DMS)预测原油时间序列价格

  原文链接:http://tecdat.cn/?p=22458 简介 本文提供了一个经济案例.着重于原油市场的例子.简要地提供了在经济学中使用模型平均和贝叶斯方法的论据,使用了动态模型平均法(DMA), ...