数据分享|R语言分析上海空气质量指数数据：kmean聚类、层次聚类、时间序列分析：arima模型、指数平滑法
全文链接：http://tecdat.cn/?p=30131 最近我们被客户要求撰写关于上海空气质量指数的研究报告。本文向大家介绍R语言对上海PM2.5等空气质量数据（查看文末了解数据免费获取方式）间的相关分析和预测分析，主要内容包括其使用实例，具有一定的参考价值，需要的朋友可以参考一下（点击文末“...
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...
R语言BUGS序列蒙特卡罗SMC、马尔可夫转换随机波动率SV模型、粒子滤波、Metropolis Hasting采样时间序列分析
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，随机波动率模型定义如下 状态变量 ct 遵循具有转移概率的二状态马尔可...
R语言中的时间序列分析模型：ARIMA-ARCH / GARCH模型分析股票价格
原文链接：http://tecdat.cn/?p=18860 简介 时间序列分析是统计学中的一个主要分支，主要侧重于分析数据集以研究数据的特征并提取有意义的统计信息来预测序列的未来值。时序分析有两种方法，即频域和时域。前者主要基于傅立叶变换，而后者则研究序列的自相关，并且使用Box-Jenkins和...
R语言时间序列GARCH模型分析股市波动率
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 模型的思想是利用误差结构的近期实现来预测误差结构的未来实现。更简单地说，我们经常看到在高波动性或低波动性时期的聚类，因此我们可以利用近期的波动性来预测近期未来的波动性...
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