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R语言神经网络模型预测多元时间序列数据可视化

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全文链接：http://tecdat.cn/?p=32198 多元时间序列建模一直是吸引了来自经济，金融和交通等各个领域的研究人员的主题（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。 多元时间序列预测的一个基本假设是，其变量相互依赖。 在本文中，我们专门针对客户的多元时间序列数据设计了神经网络框架，拟合...

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

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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 ...

大数据之R语言速成与实战

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R语言Pearson相关性分析降雨量和“外卖”谷歌搜索热度google trend时间序列数据可视化

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它通过分析谷歌搜索引擎每天数十亿的搜索数据，告诉用户某一关键词或者话题各个时期下在谷歌搜索引擎中展示的频率及其相关统计数据。 我们为一位客户进行了短暂的咨询工作，他正在构建一个主要基于谷歌搜索词热度和外卖的分析应用程序。 数据准备 我们需要来检验英国下雨量和人们在谷歌上搜索外...

R语言Pearson相关性分析就业率和“性别平等”谷歌搜索热度google trend时间序列数据可视化

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全文链接：http://tecdat.cn/?p=31585 Google Trends， 即谷歌趋势。谷歌趋势是谷歌旗下一款基于搜索数据推出的一款分析工具（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。 它通过分析谷歌搜索引擎每天数十亿的搜索数据，告诉用户某一关键词或者话题各个时期下在谷歌搜索引擎中展示...

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

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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语言时间序列数据指数平滑法分析交互式动态可视化

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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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