<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)…

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…

"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…

本章介绍时间序列中的基本概念.特别地,介绍随机过程.均值.方差.协方差函数.平稳过程和自相关函数等概念. 2.1时间序列与随机过程 关于随机过程的定义,本科上过相关课程,用的是<应用随机过程>清华林元烈老师的书.第1章第5节: 上面的定义比较清楚明白.按照本书上的说法,随机变量序列就是一个随机过程,换句话说,在每一个t时刻,所研究的量都是一个随机变量.随机过程完整的概率结构是由每个时刻的有限联合概率分布族决定的,幸运的是,联合分布中的大部分信息可以通过均值.方差和协方差等加以描述,而不用去直接…

1.性能测试概念 性能测试目的: 评估系统能力,验证系统是否符合预期性能指标 识别系统中的弱点 系统调优,改进系统性能 检测长时间运行可能发生的问题,揭示隐含问题 验证稳定性.可靠性 常见性能指标 B/S架构(h5页面属于B/S架构):一般关注web服务器性能指标 平均每秒钟响应次数=总请求次数/秒数 平均每秒业务脚本迭代次数 成功的请求 失败的请求 成功的点击次数 失败的点击次数 每秒点击次数 每秒成功的点击次数 每秒失败的点击次数 尝试连接数 吞吐量 C/S架构(native属于C/S架构)…

简单线性:用一个量化验的解释变量预测一个量化的响应变量 多项式:用一个量化的解决变量预测一个量化的响应变量,模型的关系是n阶多项式 多元线性:用两个或多个量化的解释变量预测一个量化的响应变量 多变量:用一个或多个解释变量预测多个响应变量 Logistic:用一个或多个解释变量预测一个类别型响应变量 泊松:用一个或多个解释变量预测一个代表频数的响应变量 Cox比例风险:用一个或多个解释变量预测一个事件发生的时间 时间序列:对误差项相关的时间序列数据建模 非线性:用一个或多个量化的解释变量预测一个量…

16.2.4 图形参数 在lattice图形中,lattice函数默认的图形参数包含在一个很大的列表对象中,你可通过trellis.par.get()函数来获取,并用trellis.par.set()函数来修改.show.settings()函数可展示当前的图形参数设置情况.查看当前的默认设置,并将它们存储到一个mysettings列表中: > show.settings() > mysettings<-trellis.par.get() 查看叠加点的默认设置值: > mysett…

处理缺失数据的高级方法 15.1 处理缺失值的步骤 一个完整的处理方法通常包含以下几个步骤: (1) 识别缺失数据: (2) 检查导致数据缺失的原因: (3) 删除包含缺失值的实例或用合理的数值代替(插补)缺失值. 缺失数据的分类: (1) 完全随机缺失:若某变量的缺失数据与其他任何观测或未观测变量都不相关,则数据为完全随机缺失(MCAR) (2) 随机缺失:若某变量上的缺失数据与其他观测变量相关,与它自己的未观测值不相关,则数据为随机缺失(MAR) (3) 非随机缺失 若缺失数据不属于MCAR…

12.4 置换检验点评 除coin和lmPerm包外,R还提供了其他可做置换检验的包.perm包能实现coin包中的部分功能,因此可作为coin包所得结果的验证.corrperm包提供了有重复测量的相关性的置换检验. logregperm包提供了Logistic回归的置换检验.另外一个非常重要的包是glmperm,它涵盖了广义线性模型的置换检验依靠基础的抽样分布理论知识,置换检验提供了另外一个十分强大的可选检验思路.对于上面描述的每一种置换检验,我们完全可以在做统计假设检验时不理会正态分布.t分…

7.3相关 相关系数可以用来描述定量变量之间的关系.相关系数的符号(±)表明关系的方向(正相关或负相关),其值的大小表示关系的强弱程度(完全不相关时为0,完全相关时为1).除了基础安装以外,我们还将使用psych和ggm包. 7.3.1 相关的类型 1.Pearson.Spearman和Kendall相关 Pearson积差相关系数衡量了两个定量变量之间的线性相关程度.Spearman等级相关系数则衡 量分级定序变量之间的相关程度.Kendall’s Tau相关系数也是一种非参数的等级相关度量.…