今年在某服装企业蹲点了4个多月，之间很长一段时间在探索其现货和期货预测，时间序列也是做销售预测的首选，今天和小伙伴分享下时间序列的基本性质和如何用R来挖据时间序列的相关属性。首先读入一个时间序列：从1946年1月到1959年12月的纽约每月出生人口数量（由牛顿最初收集）数据集可以从此链接下载（http://robjhyndman.com/tsdldata/data/nybirths.dat）。我们
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2023-08-17 16:18:14
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“春节假期是难得的读书充电的时间。”--来自某boss。假期能写多少算多少，一个是题目中的这本书，另一个是《python核心编程》中的高级部分，再一个是拖着的《算法导论》。------------------------------------------------------一、时间序列研究目的主要有两个：认识产生观测序列的随机机制，即建立数据生成模型；基于序列的历史数据，也许还要考虑其他相关
用于R语言的多层感知器（MLP）和极限学习机（ELM）进行时间序列预测。请注意，由于神经网络无法利用GPU处理，因此大型网络的训练速度往往很慢。与现有神经网络实现的不同之处在于，R可以自动设计具有合理预测性能的网络。这增加了神经网络的鲁棒性，但也有助于减少训练时间。使用MLP进行预测使用R软件包，您可以生成外推（单变量）预测，也可以包含解释变量。单变量预测最简单的形式，您只需输入要建模的时间序列。
时间序列分类是根据已标注的时间序列建立一个分类模型，然后使用分类模型预测未标记时间序列的类别。从时间序列中抽取出新特征肯呢个有助于提高分类模型的性能。特征提取技术有奇异值分解（SVD）、离散傅立叶变换（DFT）、离散小波变换（DWT）、分段积累近似法（PAA）、连续重要点（PIP）、分段线性表示，以及符号表示。 基于原始数据的分类 我们使用party包来演示在原始数据上进行时间序列分类。在
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2023-07-19 13:13:05
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时间序列分析——基于R一、数据的录入1.简单数据的录入2.外部数据导入1.对y做对数变换2.筛选数据3.线条插值与样本插值法解决缺失值3.数据的导出二、时间序列图的绘制三、平稳性的判断1.时间序列图2.自相关图检验3.纯随机性检验（白噪声检验）三、平稳时间序列分析1.AR模型平稳性判别1.时序图2.相关图3.偏自相关图2.MA模型3.ARMA模型4.平稳序列建模 本文借鉴了王燕的时间序列分析 一
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2023-08-17 16:17:12
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1.什么是时间序列分析？在研究基因表达谱或者蛋白表达谱时，经常会涉及到对时间序列的分析。例如，不同的基因或蛋白表达水平随时间表现出怎样的动力学特征，怎样挖掘潜在的时间特征？本篇让我们来看一个能够分析基因表达谱或者蛋白表达谱的时间动力学特征的R包-Mfuzz。它能够识别表达谱的潜在时间序列模式，并将相似模式的基因聚类，以帮助我们了解基因的动态模式和它们功能的联系对于微阵列数据的分析，经常使用聚类技术
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2023-06-20 16:54:40
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作者：黄天元，复旦大学博士在读，热爱数据科学与开源工具（R），致力于利用数据科学迅速积累行业经验优势和科学知识发现，涉猎内容包括但不限于信息计量、机器学习、数据可视化、应用统计建模、知识图谱等，著有《R语言数据高效处理指南》（《R语言数据高效处理指南》(黄天元)【摘要 书评 试读】- 京东图书，《R语言数据高效处理指南》(黄天元)【简介_书评_在线阅读】 - 当当图书）。1、时间序列具有复杂的季节
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2023-09-24 14:53:24
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常用步骤代码：#载入数据
d <- WWWusage
x <- ts(d,start = 1) # 其实WWWusage本身就是时间序列格式的，这里是为了提醒大家记得ts
plot(x)
#差分并观察
x.dif <- diff(x,1,2)
plot(x.dif)
#差分序列ADF检验
library(tseries)
adf.test(x.dif) # p越小越
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2023-07-19 13:17:34
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时间序列分析时间序列分析是根据系统观测得到的时间序列数据，通过曲线拟合和参数估计来建立数学模型的理论和方法。它一般采用曲线拟合和参数估计方法（如非线性最小二乘法）进行。时间序列分析常用在国民经济宏观控制、区域综合发展规划、企业经营管理、市场潜量预测、气象预报、水文预报、地震前兆预报、农作物病虫灾害预报、环境污染控制、生态平衡、天文学和海洋学等方面。1.画出时间序列的趋势图，判断趋势是否平稳...
原创
2021-06-09 17:32:22
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时间序列是一系列数据点，其每个数据点与时间戳相关联。 一个简单的例子就是股票在某一天不同时间点的股票价格，另一个例子是一年中不同月份某个地区的降雨量。R语言使用许多功能来创建，操纵和绘制时间序列数据，并且这个时间序列的数据存储在称为时间序列对象的R对象中。 它也是一个R数据对象，如向量或数据帧。在R中时间序列对象是通过使用ts()函数创建的，语法如下：timeseries.object.name
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2023-05-23 18:26:50
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时间序列是一系列数据点，其中每个数据点与时间戳相关联。 一个简单的例子是股票在某一天的不同时间点的股票价格。 另一个例子是一个地区在一年中不同月份的降雨量。 R语言使用许多函数来创建，操作和绘制时间序列数据。 时间序列的数据存储在称为时间序列对象的R对象中。 它也是一个R语言数据对象，如矢量或数据帧。使用ts()函数创建时间序列对象。语法时间序列分析中ts()函数的基本语法是 - timeser
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2023-06-19 14:08:30
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R语言实现金融数据的时间序列分析及建模一、实验介绍1.1 实验内容本实验主要探讨了几种时间序列的预测模型，首先带领大家对时间序列有一个初步的认识再在这个基础之上，向读者介绍当下最常用的 ARIMA 模型来预测时间序列，接着为读者展示几种指数平滑的方法来预测，最后通过几种模型的对比，让大家可以从中选择出一个最佳的模型来实现预测。为了保证可以在实验楼环境中完成本次实验，我们在实验基础上补充了一系列的实
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2023-08-10 12:41:46
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博客内容简介及目录 纪念一下，在心心念念想从会计本科转为数据分析师快两年后，近期终于迈出了使用R的第一步，在参考他人的例子前提下，成功写了几行代码。用成本的角度来说，省去了部门去买昂贵的数据分析软件的金钱和时间，而对自己来说，则是在数据分析又迈出了一步,往经济宽裕又迈出了一步，往财务自由又迈出了一步，不得不写个随笔纪念一下。以及，有时候，入门真的没有想象中困难，关键是要找到入门的方法，
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2023-10-20 12:53:45
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一、概述COVID-19是当前全球面临的一项重大挑战。 本文将介绍如何使用R语言分析COVID-19相关数据，探索其感染率、死亡率和人口特征的相关性，以及使用统计建模方法预测COVID-19的死亡率。二、数据导入与筛选COVID-19 Data Repository by the Center for Systems Science and Engineering (CSSE) at Johns
时间序列分析的部分习题。
由于本答案由少部分人完成，难免存在错误，如有不同意见欢迎在评论区提出。第一题一、已知零均值平稳序列\(\{X_t\}\)的自协方差函数为\[\gamma_0=1,\quad \gamma_{\pm 1}=\rho,\quad \gamma_k=0,|k|\ge 2.
\]计算\(\{X_t\}\)的偏相关系数\(a_{1,1}\
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2023-08-07 12:48:10
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# R语言多元时间序列分析
## 简介
多元时间序列分析是时间序列分析的一种扩展，用于分析多个变量之间的关系和随时间的变化趋势。R语言作为一种强大的统计分析工具，提供了许多用于多元时间序列分析的函数和包，如`vars`、`MTS`等。本文将介绍如何使用R语言进行多元时间序列分析，并通过代码示例展示其基本应用。
## 数据准备
首先，我们需要准备用于分析的时间序列数据。在R语言中，我们可以使
原创
2023-10-30 05:41:24
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第二章 时间序列的预处理2.1平稳序列的定义2.1.1特征统计量2.1.2 平稳时间序列的定义严平稳宽平稳2.1.3 平稳时间序列的统计特征2.1.4 平稳时间序列的意义2.2 平稳性检验***2.2.1 时序图检验自相关图检验2.3 纯随机性检验***2.3.1 纯随机序列定义2.3.2 纯随机序列的性质纯随机性方差齐性2.3.3 纯随机性检验****运用假设检验的方式对序列的纯随机性进行检验
在金融市场里，最重要的一个维度就是时间，没有了时间，价格叠加在一起的数组也瞬然变成了混乱无序的字符。只有在时间的演变下，金融市场上的一切交易和价格才会变得合理并随着时间一点一滴地被记录着。R语言里有一特定的数据结构，时间序列，是专门用来做带有时间的数据分析的。本文主要介绍R里面的一个功能全面的程序包xts，它里面的很多计算方程在金融领域还是有不少用武之地的。首先，先要创建时间元素：# 第一次
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2023-06-25 15:22:09
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第一章 时间序列分析简介按照时间的顺序把随机事件变化发展的过程记录下来就构成了一个时间序列。对时间序列进行观察、研究、找寻它变化发展的规律，预测它将来的走势就是时间序列分析。描述型时序分析：通过直观的数据比较或绘图观测，寻找序列中蕴含的发展规律。例如19世纪中后叶，德国药剂师、业余天文学家施瓦贝（S.H. Schwbe）运用这种方法经过几十年不断的观察、记录，发现了太阳黑子的活动具有11年左右的周
今年在某服装企业蹲点了4个多月，之间非常长一段时间在探索其现货和期货预測。时间序列也是做销售预測的首选，今天和小伙伴分享下时间序列的基本性质和怎样用R来挖据时间序列的相关属性。首先读入一个时间序列：从1946年1月到1959年12月的纽约每月出生人口数量（由牛顿最初收集）数据集能够从此链接下载（http://robjhyndman.com/tsdldata/data/nybirths.dat）。我
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2023-08-17 16:18:33
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