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R语言神经网络模型金融应用预测上证指数时间序列可视化

本文旨在利用神经网络模型来帮助客户预测上证指数的收盘价，通过分析不同历史数据作为输入，建立模型并进行预测（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。相关视频 ...

R语言独立成分分析fastICA、谱聚类、支持向量回归SVR模型预测商店销量时间序列可视化

全文链接：http://tecdat.cn/?p=31948 本文利用R语言的独立成分分析（ICA）、谱聚类（CS）和支持向量回归 SVR 模型帮助客户对商店销量进行预测（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。首先，分别对商店销量的历史数据进行了独立成分分析，得到了多个独立成分；其次，利用谱聚类...

大数据之R语言速成与实战

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R语言DCC-GARCH模型对上证指数、印花税收入时间序列数据联动性预测可视化

在对上证指数、印花税收入联动性预测时，我们向客户演示了用R语言的DCC-GARCH可以提供的内容。读取所有数据 ...

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ARMA GARCH COPULA模型拟合股票收益率时间序列和模拟可视化

原文链接：http://tecdat.cn/?p=25770 在本文中，我们展示了 copula GARCH 方法拟合模拟数据和股票数据并进行可视化。 r还提供了一个特殊情况（具有正态或学生 t残差）。一、如何在R中对股票x和y的收益率拟合copula模型数据集为了这个例子的目的，...

R语言GARCH建模常用软件包比较、拟合标准普尔SP 500指数波动率时间序列和预测可视化

我们研究波动聚集，以及使用单变量 GARCH(1,1) 模型对其进行建模。波动聚集波动聚集——存在相对平稳时期和高波动时期的现象——是市场数据的一个看似普遍的属性。对此没有普遍接受的解释。GARCH（广义自回归条件异方差）模型波动聚集。图 1 是波动率的 garch 模型的示例。图 1：根据...

R语言DTW(Dynamic Time Warping) 动态时间规整算法分析序列数据和可视化

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。线性序列数据如时间序列、音频、视频都可以用这种方法进行分析。DTW通过局部拉伸和压缩，找出两个数字序列数据的最佳匹配，同时也可以计算这些序列之间的距离。 DTW是干什么的？...

R语言时变向量自回归（TV-VAR）模型分析时间序列和可视化

在心理学研究中，个人主体的模型正变得越来越流行。原因之一是很难从人之间的数据推断出个人过程。另一个原因是，由于移动设备无处不在，从个人获得的时间序列变得越来越多。所谓的个人模型建模的主要目标是挖掘潜在的内部心理现象变化。考虑到这一目标，许多研究人员已经着手分析个人时间序列中的多变量依赖关系。对于这种...

R语言线性回归和时间序列分析北京房价影响因素可视化案例

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：如何影响房子的几何结构？更多的卧室，更多的空间我核心的想法是预测房价。然而，我不打算使用任何arima模型；相反，我将使用数据的特性逐年拟合回归。结构如下：数据准备：将数值特...

R语言时间序列数据指数平滑法分析交互式动态可视化

R语言提供了丰富的功能，可用于绘制R中的时间序列数据。包括：自动绘制 xts 时间序列对象（或任何可转换为xts的对象）的图。高度可配置的轴和系列显示（包括可选的第二个Y轴）。丰富的交互式功能，包括缩放/平移和系列/点 &nb...

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更新时间 2024-05-07 17:00:22

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