R语言时间序列分析复杂的季节模式 / 开普饭

编辑导语:在各行业各领域,只要有核心的业务指标,都要预测核心业绩未来的走势,销售,市场营销,运营,财务等.一方面可以对未来的发展趋势有个大致的掌握,另一方面也可以提前规划,设定各下属部门的KPI,以便 ...

数据STUDIO. 大家对时间序列知多少?何为时间序列.时间序列分析.时间序列分解.时间序列预测,以及时间序列预测都有哪些方法? 随着社会的进步,人们生活水平的提高,或是人人都有私家车,然而驱车在外, ...

作者:Mohit Sharma 翻译:王闯(Chuck) 校对:王可汗本文约4100字,建议阅读10+分钟本文介绍了用Python进行时间序列分解的不同方法,以及如何在Python中进行时间序 ...

一本书教会你分分钟搞定数据分析! 人们无法知道股票市场在明天是涨是跌,可是会通过以往已有的表现判断未来的走势而做出决策.人们无法预知房地产市场在未来五年是怎样的,同样会通过以往的表现和已知的信息做投资 ...

时间序列预测就是利用过去一段时间内的数据来预测未来一段时间内该数据的走势,比如根据过去5年的销售数据进行来年的收入增长预测,根据上个季度的股票走势推测未来一周的股价变化等等. 对于大部分人来说,这是个 ...

原文链接:http://tecdat.cn/?p=21467目的房价有关的数据可能反映了中国近年来的变化:人们得到更多的资源(薪水),期望有更好的房子人口众多独生子女政策:如何影响家庭的几何结构?更多 ...

原文链接:http://tecdat.cn/?p=20434 本文从实践角度讨论了季节性单位根.我们考虑一些时间序列 ),例如道路上的交通流量, > plot(T,X,type="l& ...

原文链接:http://tecdat.cn/?p=9024 用GAM进行建模时间序列我已经准备了一个文件,其中包含四个用电时间序列来进行分析.数据操作将由data.table程序包完成. 将提及的智 ...

原文链接:http://tecdat.cn/?p=18493 本文我们使用4个时间序列模型对每周的温度序列建模.第一个是通过auto.arima获得的,然后两个是SARIMA模型,最后一个是Buys- ...

原文链接:http://tecdat.cn/?p=24162 在这个例子中,我们考虑马尔可夫转换随机波动率模型. 统计模型设 yt为因变量,xt 为 yt 未观察到的对数波动率.对于 t≤tmax, ...

原文链接:http://tecdat.cn/?p=22609 摘要本文提供了一套用于分析各种有限混合模型的方法.既包括传统的方法,如单变量和多变量正态混合的EM算法,也包括反映有限混合模型的一些最新 ...

原文链接:http://tecdat.cn/?p=22632 这篇文章描述了一种对涉及季节性和趋势成分的时间序列的中点进行建模的方法.我们将对一种叫做STL的算法进行研究,STL是 "使用_ ...

原文链接:http://tecdat.cn/?p=22945 动态时间规整(DTW,Dynamic time warping,动态时间归整/规整/弯曲)是一种衡量两个序列之间最佳排列的算法.线性序列数 ...

原文链接:http://tecdat.cn/?p=20650 人们通常使用接收者操作特征曲线(ROC)进行二元结果逻辑回归.但是,流行病学研究中感兴趣的结果通常是事件发生时间.使用随时间变化的时间相关 ...

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