【转】时间序列分析——基于R，王燕

<时间序列分析——基于R>王燕,读书笔记笔记: 一.检验: 1.平稳性检验: 图检验方法: 时序图检验:该序列有明显的趋势性或周期性,则不是平稳序列自相关图检验:(acf函数)平稳序列具有短期相关性,即随着延迟期数k的增加,平稳序列的自相关系数ρ会很快地衰减向0(指数级衰减),反之非平稳序列衰减速度会比较慢构造检验统计量进行假设检验:单位根检验adfTest()——fUnitRoots包 2.纯随机性检验.白噪声检验(Box.test(data,type,lag=n)…

《时间序列分析——基于R》王燕，读书笔记

笔记: 一.检验: 1.平稳性检验: 图检验方法: 时序图检验:该序列有明显的趋势性或周期性,则不是平稳序列自相关图检验:(acf函数)平稳序列具有短期相关性,即随着延迟期数k的增加,平稳序列的自相关系数ρ会很快地衰减向0(指数级衰减),反之非平稳序列衰减速度会比较慢构造检验统计量进行假设检验:单位根检验adfTest()--fUnitRoots包 2.纯随机性检验.白噪声检验(Box.test(data,type,lag=n)--lag表示输出滞后n阶的白噪声检验统计量…

时间序列分析算法【R详解】

简介在商业应用中,时间是最重要的因素,能够提升成功率.然而绝大多数公司很难跟上时间的脚步.但是随着技术的发展,出现了很多有效的方法,能够让我们预测未来.不要担心,本文并不会讨论时间机器,讨论的都是很实用的东西. 本文将要讨论关于预测的方法.有一种预测是跟时间相关的,而这种处理与时间相关数据的方法叫做时间序列模型.这个模型能够在与时间相关的数据中,寻到一些隐藏的信息来辅助决策. 当我们处理时序序列数据的时候,时间序列模型是非常有用的模型.大多数公司都是基于时间序列数据来分析第二年的销售量,网站流…

R时间序列分析实例

一.作业要求自选时间序列完成时间序列的建模过程,要求序列的长度>=100. 报告要求以下几部分内容: 数据的描述:数据来源.期间.数据的定义.数据长度. 作时间序列图并进行简单评价. 进行时间序列的平稳性检验,得出结论,不平稳时间序列要进行转化,最终平稳. 进行自相关.偏自相关图,得出模型的阶数. 对时间序列模型进行拟合,得出参数的估计值. 检验模型的残差项,判断模型是否合格,给出模型最终的估计结果. 应用建立的时间序列模型进行预测. 二.数据描述数据来源:国家统计局——统计数据——月度数据…

《时间序列分析及应用：R语言》读书笔记--第一章引论

"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序列或者因素,对序列未来的可能取值给出预测或者预报.通常我们不…

【R实践】时间序列分析之ARIMA模型预测___R篇

时间序列分析之ARIMA模型预测__R篇之前一直用SAS做ARIMA模型预测,今天尝试用了一下R,发现灵活度更高,结果输出也更直观.现在记录一下如何用R分析ARIMA模型. 1. 处理数据 1.1. 导入forecast包 forecast包是一个封装的ARIMA统计软件包,在默认情况下,R没有预装forecast包,因此需要先安装该包 > install.packages("forecast') 导入依赖包zoo,再导入forecast包 > library("zoo&…

R语言实现金融数据的时间序列分析及建模

R语言实现金融数据的时间序列分析及建模一移动平均移动平均能消除数据中的季节变动和不规则变动.若序列中存在周期变动,则通常以周期为移动平均项数.移动平均法可以通过数据显示出数据长期趋势的变动规律. R可用filter()函数做移动平均.用法:filter(data,filter,sides) 1.简单移动平均简单移动平均就是将n个观测值的平均数作为第(n 1)/2个的拟合值.当n为偶数时,需进行二次移动平均.简单移动平均假设序列长期趋势的斜率不变. 以我国1992到20…

基于 Keras 的 LSTM 时间序列分析——以苹果股价预测为例

简介时间序列简单的说就是各时间点上形成的数值序列,时间序列分析就是通过观察历史数据预测未来的值.预测未来股价走势是一个再好不过的例子了.在本文中,我们将看到如何在递归神经网络的帮助下执行时间序列分析.我们将根据过去5年的股价预测苹果公司之后的股价. 数据集我们将使用从2013年1月1日到2017年12月31日的苹果股票价格作为训练集,2018年1月的价格作为测试集.所以,为了评估算法的效果,也要下载2018年1月的实际股票价格. 打开包含五年数据的苹果股票价格的训练文件后可以看到如下几列:“…

python时间序列分析

题记:毕业一年多天天coding,好久没写paper了.在这动荡的日子里,也希望写点东西让自己静一静.恰好前段时间用python做了一点时间序列方面的东西,有一丁点心得体会想和大家分享下.在此也要特别感谢顾志耐和散沙,让我喜欢上了python. 什么是时间序列时间序列简单的说就是各时间点上形成的数值序列,时间序列分析就是通过观察历史数据预测未来的值.在这里需要强调一点的是,时间序列分析并不是关于时间的回归,它主要是研究自身的变化规律的(这里不考虑含外生变量的时间序列). 为…

基于R语言的时间序列指数模型

时间序列: (或称动态数列)是指将同一统计指标的数值按其发生的时间先后顺序排列而成的数列.时间序列分析的主要目的是根据已有的历史数据对未来进行预测.(百度百科) 主要考虑的因素: 1.长期趋势(Long-term trend) : 时间序列可能相当稳定或随时间呈现某种趋势. 时间序列趋势一般为线性的(linear),二次方程式的 (quadratic)或指数函数(exponential function). 2.季节性变动(Seasonal variation) 按时间变动,呈现重复性行为的序列…

时间序列分析工具箱——sweep

版权声明:本文为博主原创文章,未经博主同意不得转载. https://blog.csdn.net/kMD8d5R/article/details/81977856 作者:徐瑞龙.量化分析师,R语言中文社区专栏作者博客专栏: https://www.cnblogs.com/xuruilong100 本文翻译自<Demo Week: Tidy Forecasting with sweep> 原文链接: www.business-science.io/code-tools/2017/10/25/d…

时间序列分析工具箱—— h2o + timetk

目录时间序列分析工具箱-- h2o + timetk h2o 的用途加载包安装 h2o 加载包数据教程:h2o + timetk,时间序列机器学习时间序列机器学习最终的胜利者是... 翻译自<Demo Week: Time Series Machine Learning with h2o and timetk> 原文链接:https://www.business-science.io/code-tools/2017/10/28/demo_week_h2o.html 文字和代码略有…

时间序列分析工具箱——timetk

目录时间序列分析工具箱--timetk timetk 的主要用途加载包数据 timetk 教程: PART 1:时间序列机器学习 PART 2:转换翻译自<Demo Week: Time Series Machine Learning with timetk> 原文链接:www.business-science.io/code-tools/2017/10/24/demo_week_timetk.html 时间序列分析工具箱--timetk timetk 的主要用途三个主要用途: 时间…

[python] 时间序列分析之ARIMA

1 时间序列与时间序列分析在生产和科学研究中,对某一个或者一组变量进行观察测量,将在一系列时刻所得到的离散数字组成的序列集合,称之为时间序列. 时间序列分析是根据系统观察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.时间序列分析常用于国民宏观经济控制.市场潜力预测.气象预测.农作物害虫灾害预报等各个方面. 2 时间序列建模基本步骤获取被观测系统时间序列数据: 对数据绘图,观测是否为平稳时间序列:对于非平稳时间序列要先进行d阶差分运算,化为平稳时间序列: 经过第…

SPSS统计分析过程包括描述性统计、均值比较、一般线性模型、相关分析、回归分析、对数线性模型、聚类分析、数据简化、生存分析、时间序列分析、多重响应等几大类

https://www.zhihu.com/topic/19582125/top-answershttps://wenku.baidu.com/search?word=spss&ie=utf-8&lm=0&od=0 SPSS 18.0由17个功能模组组成: Base System 基础程式 Advanced Models 高等统计模组(GEE/GLM/存活分析) Regression Models 进阶回归模组 Custom Tables 多变量表格 Forecasting 时间序…

基于R树索引的点面关系判断以及效率优化统计

文章版权由作者李晓晖和博客园共有,若转载请于明显处标明出处:http://www.cnblogs.com/naaoveGIS/ 1.背景在之前的博客中,我分别介绍了基于网格的空间索引(http://www.cnblogs.com/naaoveGIS/p/5148185.html)以及四叉树和网格结合的联合索引(http://www.cnblogs.com/naaoveGIS/p/6641449.html),要解决的问题均是判断一个点落在了面图层中的哪个面要素中.单从算法层面上分析,以上两种索引…

201771010126 王燕《面向对象程序设计（java）》第二周学习总结

201771010126 王燕<面向对象程序设计(java)>第二周学习总结一．理论知识学习部分 3.1j简单的java应用程序标识符由字母.下划线.美元符号和数字组成, 且第一个符号不能为数字.标识符可用作: 类名.变量名.方法名.数组名.文件名等.第二部分:理论知识学习部分 3.2关键字 Java语言中已经被赋予特定意义的一些单词. l常见有:class.public.try.catch.if. float.import.void等. 关键字不做变量名. 3.3数据类型整型:表示…

王燕 201771010126《面向对象程序设计（java）》第一周学习总结

王燕 201771010126<面向对象程序设计(java)>第一周学习总结王燕 201771010126<面向对象程序设计(java)>第一周学习总结第一部分:课程准备部分填写课程学习平台注册账号, 平台名称注册账号博客园:www.cnblogs.com https://www.cnblogs.com/wy201771010126/ 程序设计评测:https://pintia.cn/ a的n次幂代码托管平台:https://github.com/ wy2017710…

时间序列分析工具箱——tibbletime

目录时间序列分析工具箱--tibbletime tibbletime 的用途加载包数据教程:tibbletime 初始化一个 tbl_time 对象时间序列函数翻译自<Demo Week: Tidy Time Series Analysis with tibbletime> 原文链接:www.business-science.io/code-tools/2017/10/26/demo_week_tibbletime.html 注意:由于软件包的版本变化,部分代码被修改,文字有删减…

时间序列分析工具箱——tidyquant

目录时间序列分析工具箱--tidyquant tidyquant 的用途加载包 tq_get:获得数据从 Yahoo! Finance 获得股票数据从 FRED 获得经济数据使用 tq_transmute 和 tq_mutate 转换数据 tq_transmute tq_mutate 可用函数时间序列分析工具箱--tidyquant 本文翻译自<Demo Week: class(Monday) <- tidyquant> 原文链接:http://www.business-sc…

kmeans聚类中的坑基于R shiny 可交互的展示

龙君蛋君 2015年5月24日 1.背景介绍最近公司在用R 建模,老板要求用shiny 展示结果,建模的过程中用到诸如kmean聚类,时间序列分析等方法.由于之前看过一篇讨论kmenas聚类针对某一特定数据类型,聚类结果非常不靠谱的文章,于是这个周末突发奇想,用shiny可交互的展示kmeans聚类中的坑...这篇博文就当是记录学习shiny和加深对kmeans.层次聚类的理解吧. 2.知识引用与学习 1)大数据分析之——k-means聚类中的坑 2)Shiny Gallery-This ga…

统计学习导论：基于R应用——第二章习题

目前在看统计学习导论:基于R应用,觉得这本书非常适合入门,打算把课后习题全部做一遍,记录在此博客中. 第二章习题 1. (a) 当样本量n非常大,预测变量数p很小时,这样容易欠拟合,所以一个光滑度更高的学习模型更好. (b) 当样本量n非常小,预测变量数p很大时,这样容易过拟合,所以一个光滑度更小的学习模型更好. (c) 当预测变量与响应变量之间的关系是非线性时,说明光滑度小的模型会容易欠拟合,所以光滑度高的模型更适合. (d) 在这里,方差是指用一个不同的训练数据集估计f时,估计函数的改变量.…

SPSS时间序列分析

时间序列分析必须建立在预处理的基础上…… 今天看了一条新闻体会到了网络日志的重要性…… 指数平滑法(Exponential Smoothing,ES)是布朗(Robert G..Brown)所提出,布朗.认为时间序列的态势具有稳定性或规则性,所以时间序列可被合理地顺势推延:他认为最近的过去态势,在某种程度上会持续的未来,所以将较大的权数放在最近的资料. ARIMA模型全称为差分自回归移动平均模型(Autoregressive Integrated Moving Average Model,简记A…

pandas小记：pandas时间序列分析和处理Timeseries

http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/52209377 其它时间序列处理相关的包 [P4J 0.6: Periodic light curve analysis tools based on Information Theory] [p4j github] pandas时序数据文件读取 dateparse = lambda dates: pd.datetime.strptime(dates, '%Y-%m')data = pd.read_c…

概率图模型基于R语言这本书中的第一个R语言程序

概率图模型基于R语言这本书中的第一个R语言程序 prior <- c(working =0.99,broken =0.01) likelihood <- rbind(working = c(good=0.99,bad=0.01),broken =c(good=0.6,bad=0.4)) data <- c("bad","bad","bad","bad") bayes <- function(prio…

基于R语言的ARIMA模型

A IMA模型是一种著名的时间序列预测方法,主要是指将非平稳时间序列转化为平稳时间序列,然后将因变量仅对它的滞后值以及随机误差项的现值和滞后值进行回归所建立的模型.ARIMA模型根据原序列是否平稳以及回归中所含部分的不同,包括移动平均过程(MA).自回归过程(AR).自回归移动平均过程(ARMA)以及ARIMA过程.其中ARIMA(p,d,q)称为差分自回归移动平均模型,AR是自回归, p为自回归项: MA为移动平均,q为移动平均项数,d为时间序列成为平稳时所做的差分次数. 通常的建立ARIMA…

Twitter基于R语言的时序数据突变检测（BreakoutDetection）

Twitter开源的时序数据突变检测(BreakoutDetection),基于无参的E-Divisive with Medians (EDM)算法,比传统的E-Divisive算法快3.5倍以上,并且具有鲁棒统计性,就是你加入一些离群点或异常点,并不影响该算法的检测效果,不过最关键的还是无参特性,有时候调参真是件摸着石头过河的事. 它认为突变有两种方式: 1.Mean Shift:突然跳变,比如CPU从40%一跃跳变为60%,像佛教里讲的“顿宗” 2.Ramp Up:缓慢从一个平稳状态渐变到另…