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R语言广义相加模型 (GAMs)分析预测CO2时间序列数据

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环境科学中的许多数据不适合简单的线性模型，最好用广义相加模型（GAM）来描述。 这基本上就是具有 光滑函数的广义线性模型（GLM）的扩展 。当然，当您使用光滑项拟合模型时，可能会发生许多复杂的事情，但是您只需要了解基本原理即...

R语言神经网络模型预测车辆数量时间序列

R语言神经网络模型预测车辆数量时间序列

具有单个隐藏层和滞后输入的前馈神经网络，可以用于预测单变量时间序列。将神经网络模型拟合到以时间序列的滞后值作为输入的时间序列。因此它是一个非线性的模型，不可能得出预测区间。 因此我们使用仿真。 读取数据进行可视化： ## # A tibble: 6 x 2 ## ...

大数据之R语言速成与实战

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R语言多元Copula GARCH 模型时间序列预测

R语言多元Copula GARCH 模型时间序列预测

和宏观经济数据不同，金融市场上多为高频数据，比如股票收益率序列。直观的来说 ，后者是比前者“波动”更多且随机波动的序列，在一元或多元的情况下，构建Copula函数模型和GARCH模型是最好的选择。 多元GARCH家族中，种类非常多，需要自己多推导理解，选择最优模型。本文使用R软件对3家上市公司近十年...

R语言用ARIMA模型预测巧克力的兴趣趋势时间序列

R语言用ARIMA模型预测巧克力的兴趣趋势时间序列

在本文中我们对在Google趋势上的关键字“ Chocolate ”序列进行预测。序列如下 > report = read.csv(url,skip=6,header=FALSE,nrows=636) > plot(X,type="l") ...

R语言ARIMA集成模型预测时间序列分析

R语言ARIMA集成模型预测时间序列分析

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-Ballot方法。 我们使用以下数据 k=620 n=nrow(elec) futu=(k+1):n y=electricite$L...

R语言用多项式回归和ARIMA模型预测电力负荷时间序列数据

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根据我们对温度的预测，我们可以预测电力消耗。绘制电力消耗序列图： plot(elect,type="l") ...

R语言ARMA-GARCH-COPULA模型和金融时间序列案例

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最近我被要求撰写关于金融时间序列的copulas的调查。从读取数据中获得各种模型的描述，包括一些图形和统计输出。 > oil = read.xlsx（temp，sheetName =“DATA”，dec =“，”） ...

R语言中ARMA，ARIMA（Box-Jenkins），SARIMA和ARIMAX模型用于预测时间序列数据

R语言中ARMA，ARIMA（Box-Jenkins），SARIMA和ARIMAX模型用于预测时间序列数据

在本文中，我将介绍ARMA，ARIMA（Box-Jenkins），SARIMA和ARIMAX模型如何用于预测给定的时间序列数据。   使用后移运算符计算滞后差分 我们可以使用backshift运算符来执行计算。例如，后轴运算符可用于计算的时间序列值的滞后差异ÿy经由yi−Bk(yi),∀i...

R语言混合时间模型预测对时间序列进行点估计

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混合预测 - 单模型预测的平均值 - 通常用于产生比任何预测模型更好的点估计。我展示了如何为混合预测构建预测区间，这种预测的覆盖范围比最常用的预测区间更准确（即80％的实际观测结果确实在80％置信区间内）。   预测间隔 预报员的问题是在预测组合中使用的预测间隔。预测间隔是与置信区间相似但...

R语言估计时变VAR模型时间序列的实证研究分析案例

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加载R包和数据集 上述症状数据集包含在R-package  中，并在加载时自动可用。加载包后，我们将此数据集中包含的12个心情变量进行子集化： mood_data <- as.matrix(symptom_data$data[, 1:12])...

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