R语言关联规则Apriori对杭州空气质量与气象因子数据研究可视化
全文链接：https://tecdat.cn/?p=34161 近年来，环境污染问题已经成为全球性的关注焦点。尤其是中国这个世界上最大的发展中国家，其经济快速发展的同时，环境问题也愈发凸显（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。 我们基于关联规则的方法，以杭州市不同站点的空气质量和气象因子数据为基...
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
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...
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语言空气污染数据的地理空间可视化和分析：颗粒物2.5（PM2.5）和空气质量指数（AQI）
介绍 由于空气污染对公众健康的不利影响，人们一直非常关注。世界各国的环境部门都通过各种方法（例如地面观测网络）来监测和评估空气污染问题。全球的地面站及时测量了许多空气污染物，例如臭氧、一氧化碳、颗粒物。EPA（环境保护署）提供了空气污染数据，本文选择了颗粒物2.5（PM2.5）和空气质量指数（AQI...
R语言用线性回归模型预测空气质量臭氧数据
尽管线性模型是最简单的机器学习技术之一，但它们仍然是进行预测的强大工具。这尤其是由于线性模型特别容易解释这一事实。在这里，我将讨论使用空气质量数据集的普通最小二乘回归示例解释线性模型时最重要的方面。 空气质量数据集 空气质量数据集包含以下四个空气质量指标的154次测量： 臭氧：平均臭氧水平，以十亿分...
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