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数据分享|R语言武汉流动人口趋势预测：灰色模型GM（1，1）、ARIMA时间序列、logistic逻辑回归模型

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全文链接：http://tecdat.cn/?p=32496 人口流动与迁移，作为人类产生以来就存在的一种社会现象，伴随着人类文明的不断进步从未间断（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。 人力资源是社会文明进步、人民富裕幸福、国家繁荣昌盛的核心推动力量。当前，我国经济正处于从以政府主导的投资驱动...

数据分享|R语言交互可视化分析Zillow房屋市场：arima、VAR时间序列、XGBoost、主成分分析、LASSO报告

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全文链接：http://tecdat.cn/?p=32427 分析师：Xueyan Liu 在当前海量数据和资源的情况下，面对客户需求，如何找准需求标的和问题核心，并围绕该目标问题挖掘数据、确定市场重要关联因素、分层分类筛选可能关联因素，是当前数据分析运用的关键（点击文末“阅读原文”获取完整数据）。...

大数据之R语言速成与实战

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数据分享|R语言ARIMA模型分析预测上海空气质量指数AQI时间序列

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全文链接：http://tecdat.cn/?p=32265 指数平滑法对于预测来说是非常有帮助的，而且它对时间序列上面连续的值之间相关性没有要求（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。 但是，如果你想使用指数平滑法计算出预测区间，那么预测误差必须是不相关的， 而且必须是服从零均值、 方差不变的正...

R语言用ARIMA模型滑动时间窗口识别网络流量时间序列异常值

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全文链接：http://tecdat.cn/?p=30597 最近我们被要求解决时间序列异常检验的问题。有客户在使用大量的时间序列。这些时间序列基本上是每10分钟进行一次的网络测量，其中一些是周期性的（即带宽），而另一些则不是（即路由流量）（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。 他想要一个简单的...

R语言用logistic逻辑回归和AFRIMA、ARIMA时间序列模型预测世界人口

R语言用logistic逻辑回归和AFRIMA、ARIMA时间序列模型预测世界人口

全文下载链接 :http://tecdat.cn/?p=27493 本文应用R软件技术，分别利用logistic模型、ARFMA模型、ARIMA模型、时间序列模型对从2016到2100年的世界人口进行预测。 作者将1950年到2015年的历史数据作为训练集来预测85年的数据。模型稳定性经过修正后较好...

数据分享|R语言用logistic逻辑回归和AFRIMA、ARIMA时间序列模型预测世界人口

数据分享|R语言用logistic逻辑回归和AFRIMA、ARIMA时间序列模型预测世界人口

原文链接 :http://tecdat.cn/?p=27493  本文应用R软件技术，分别利用logistic模型、ARFMA模型、ARIMA模型、时间序列模型对从2016到2100年的世界人口进行预测。作者将1950年到2015年的历史数据（查看文末了解数据获取方式）作为训练集来预测85...

R语言结合新冠疫情COVID-19股票价格预测：ARIMA，KNN和神经网络时间序列分析

原文链接：http://tecdat.cn/?p=24057 1.概要 本文的目标是使用各种预测模型预测Google的未来股价，然后分析各种模型。Google股票数据集是使用R中的Quantmod软件包从Yahoo Finance获得的。 2.简介 预测算法是一种试图根据过去和...

R语言用AR，MA，ARIMA 模型进行时间序列预测

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本文讨论用ARIMA模型进行预测。考虑一些简单的平稳的AR（1）模拟时间序列 > for(t in 2:n) X\[t\]=phi*X\[t-1\]+E\[t\] > plot(X,type="l") ...

R语言用ARIMA模型，ARIMAX模型预测冰淇淋消费时间序列数据

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标准的ARIMA（移动平均自回归模型）模型允许只根据预测变量的过去值进行预测。该模型假定一个变量的未来的值线性地取决于其过去的值，以及过去（随机）影响的值。ARIMAX模型是ARIMA模型的一个扩展版本。它还包括其他独立（预测）变量。该模型也被称为向量ARIMA或动态回归模型。 ARIMAX模型类似...

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

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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。它们只能检测单整时间序列。季节性单位根也是如此。 这里考虑月平均温度数据。 > mon=read.table("temp.txt") > ...

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