R语言指数平滑预测法分析南京出租车打车软件空载率时间序列补贴政策可行性
报告链接：http://tecdat.cn/?p=32161 本文通过建立空载率的数学模型，帮助客户来分析出租车的空载率，从而对出租车补贴政策能否提高高峰期的实载率，缓解打车难问题进行了说明（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。 分析思路 1.利用这么多天的数据...
使用R语言进行时间序列（arima，指数平滑）分析（下）
使用R语言进行时间序列（arima，指数平滑）分析（上）：https://developer.aliyun.com/article/1493892 这里1913-1920的预测绘制为蓝线，80％预测间隔绘制为橙色阴影区域，95％预测间隔绘制为黄色阴影区域。 对于每个时间点，“预测误差”被计算为观测值...
使用R语言进行时间序列（arima，指数平滑）分析（上）
原文链接：http://tecdat.cn/?p=3609 您要分析时间序列数据的第一件事就是将其读入R，并绘制时间序列。您可以使用scan（）函数将数据读入R，该函数假定连续时间点的数据位于包含一列的简单文本文件中（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。 读时间序列数据 数据集如下所...
【视频】什么是非线性模型与R语言多项式回归、局部平滑样条、 广义相加GAM分析工资数据|数据分享（下）
【视频】什么是非线性模型与R语言多项式回归、局部平滑样条、 广义相加GAM分析工资数据|数据分享（上）：https://developer.aliyun.com/article/1492364 广义加性模型 GAM模型提供了一个通用框架，可通过允许每个变量的非线性函数扩展线性模型，同时保持可加性。 ...
【视频】什么是非线性模型与R语言多项式回归、局部平滑样条、 广义相加GAM分析工资数据|数据分享（上）
全文链接：http://tecdat.cn/?p=9706 在这文中，我将介绍非线性回归的基础知识。非线性回归是一种对因变量和一组自变量之间的非线性关系进行建模的方法。最后我们用R语言非线性模型预测个人工资数据（查看文末了解数据获取方式）是否每年收入超过25万。 这些数据点对应于一段时间内的中国国内...
R语言面板平滑转换回归(PSTR)分析案例实现
原文链接：http://tecdat.cn/?p=3765 建模过程包括三个阶段：表述，估计和评估，本文帮助用户进行模型表述、估计，进行PSTR模型评估。 在程序包中实现了集群依赖性和异方差性一致性检验。 还实现了wild bootstrap和cluster wild bootstrap检验。 并行...
R语言指数平滑法holt-winters分析谷歌Google Analytics博客用户访问时间序列数据
在等距时间段内以一系列点获得的数据通常称为时间序列数据。月度零售销售、每日天气预报、失业数据、消费者情绪调查等都是时间序列数据的经典示例。事实上，自然界、科学、商业和许多其他应用中的大多数变量都依赖于可以在固定时间间隔内测量的数据。 分析时间序列数据的关键原因之一是了解过去并预测未来。科学家可以利用...
R语言时变面板平滑转换回归模型TV-PSTR分析债务水平对投资的影响
当采用两种状态时，单转换函数PSTR模型具有两个变量： 我们的经验方法的基础包括评估N个国家的资本流动性。相应的模型定义如下： 其中，Iit是第i个国家在时间t时观察到的国内投资与GDP的比率，Sit是国内储蓄与GD...
R语言自适应平滑样条回归分析
一种类型的平滑称为样条平滑。柔性金属（通常是铅），可以用作绘制平滑曲线的参考。将选择一组点（称为结），然后将样条线压在特定的x，y点，然后弯曲以通过下一个点，依此类推。由于金属的柔韧性，此过程将生成通过这些点的平滑曲线。 在数学上，可以通过选择结点并使用（通常是三次）回归来估计结之间的...
R语言时间序列数据指数平滑法分析交互式动态可视化
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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