R语言用隐马尔可夫Profile HMM模型进行生物序列分析和模拟可视化
原文链接：http://tecdat.cn/?p=27258 摘要 本文开发和应用用于生物序列分析的隐马尔可夫模型和HMM。它包含多个和成对序列比对、模型构建和参数优化、文件导入/导出、实现条件序列概率的前向、后向和 Viterbi 算法、基于树的序列加权和序列模拟的功能。 相关视频 介...
R语言隐马尔可夫模型HMM连续序列重要性重抽样CSIR估计随机波动率模型SV分析股票收益率时间序列
原文链接：http://tecdat.cn/?p=26678 在本笔记本中，我们向读者介绍了基本的随机波动率模型，并通过连续序列重要性重采样讨论了它们的估计。我们使用收益率数据集来讨论 CSIR 在随机波动率模型估计中的实现和性能。 第一个随机波动率模型 令 yt ...
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$L...
R语言估计时变VAR模型时间序列的实证研究分析案例
加载R包和数据集 上述症状数据集包含在R-package 中，并在加载时自动可用。加载包后，我们将此数据集中包含的12个心情变量进行子集化： mood_data <- as.matrix(symptom_data$data[, 1:12])...
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