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

来源于:R学习笔记(4): 使用外部数据 博客:心内求法 鉴于内存的非持久性和容量限制,一个有效的数据处理工具必须能够使用外部数据:能够从外部获取大量的数据,也能够将处理结果保存.R中提供了一系列的函数进行外部数据处理,从外部数据的类型可以分为文件.数据库.网络等:其中文件操作还可以区分为导入/导出操作和流式操作. Table of Contents 1 数据框 1.1 列表 1.2 数据框 1.3 编辑数据框 2 CSV文件的导入导出 2.1 文件格式 2.2 read.table()和wri

将R非时间序列的data.frame转变为时序格式,常常会用到,尤其是股票数据处理中, 举例:dailyData包括两列数据:Date Close10/11/2013 871.9910/10/2013 868.2410/9/2013 855.8610/8/2013 853.6710/7/2013 865.7410/4/2013 872.3510/3/2013 876.0910/2/2013 887.9910/1/2013 8879/30/2013 875.919/27/2013 876.399/

R实战 开篇:介绍R的使用 R学习笔记 第五篇:字符串操作 R学习笔记 第六篇:数据变换和清理 R学习笔记 第四篇:函数,分支和循环 R学习笔记 第三篇:数据框 R学习笔记 第二篇:矩阵.数组和列表 R学习笔记 第一篇:变量,向量和因子   出处:http://www.cnblogs.com/ljhdo/category/1098505.html

今天开始学习R语言了,没原因,就是想学 本人开发环境在ubuntu 16.04 LTS下 R命令提示符 终端直接输入R进入交互模式进行R学习.如下图 R脚本 # My first program in R programing mystring <- "Hello, 小星星" print(mystring) 将上述代码保存为test.R文件,然后在终端运行 Rscript test.R 结果如下图: R数据类型 R语言的变量不会被声明为某些数据类型.变量被分配给R对象,然后R对象

上篇说明了分解非季节性数据的方法.就是通过TTS包的SMA()函数进行简单移动平均平滑.让看似没有规律或没有趋势的曲线变的有规律或趋势.然后再进行时间序列曲线的回归预测. 本次,开始分解季节性时间序列.   一个季节性时间序列中会包含三部分,趋势部分.季节性部分和无规则部分.分解时间序列就是要把时间序列分解成这三部分,然后进行估计.   对于可以使用相加模型进行描述的时间序列中的趋势部分和季节性部分,我们可以使用 R中的“decompose()” 函数来估计.这个函数可以估计出时间序列中趋势的.

分解时间序列,就是将一个时间序列拆分成不同的构成元件.一般序列(非季节性序列)包含一个趋势部分和一个不规则部分(也就是随机部分),而如果是一个季节性序列,除以上两个外,还有季节性部分.   在此,我们先讲——非季节性数据的分解.   一个非季节性时间序列包含一个趋势部分和一个不规则部分. 分解时间序列即为试图把时间序列拆分成这些成分,也就是说, 需要估计趋势的和不规则的这两个部分. 为了估计出一个非季节性时间序列的趋势部分, 使之能够用相加模型进行描述, 最常用的方法便是平滑法, 比如计算时间序

时间序列(time series)是一系列有序的数据.通常是等时间间隔的采样数据.如果不是等间隔,则一般会标注每个数据点的时间刻度. time series data mining 主要包括decompose(分析数据的各个成分,例如趋势,周期性),prediction(预测未来的值),classification(对有序数据序列的feature提取与分类),clustering(相似数列聚类)等. 这篇文章主要讨论prediction(forecast,预测)问题. 即已知历史的数据,如何准确

变量用于临时存储数据,而函数用于操作数据,实现代码的重复使用.在R中,函数只是另一种数据类型的变量,可以被分配,操作,甚至把函数作为参数传递给其他函数.分支控制和循环控制,和通用编程语言的风格很相似,但是,不要因为R具有这些元素,就把R作为通用编程语言来看待,R的最小变量是向量,是一种面向数组(Array-Oriented)的语言.在编程时,尽量用array的方式思考,避免使用循环(for,while,repeat)控制,而使用apply函数家族实现计算的迭代,这是R语言的特色,把特定的函数应用

R是一种区分大小写的解释性语言,只支持单行注释,注释由符号#开头,当前行出现在#之后的任何文本都会被R解释器忽略.R脚本的一次执行叫做一个会话(Session),可以通过函数quit()退出当前的会话, quit(save = , runLast = TRUE) q(save = , runLast = TRUE) 在当前会话中创建的任何R对象(数据.函数.图形等)都保存在内存中.工作空间(WorkSpace)是当前R的工作环境,存储着用户定义的所有对象(向量,矩阵,函数,数据框,列表,函数等)

原文地址:Lax Language TutorialsAndrew Binstock 每年在评审Jolt Awards图书的时候,我都会被一些语言教程类图书弄得心力交瘁.从这些年的评审经验来看,这些语言类教程的写得都不错,但除此之外,少有亮点.换句话来说,这些书都很严谨.很精密,如果读者有足够的定力,通过它们掌握一门语言的编程技术还是不成问题的.可是,即便对那些卖得最好的书,除此之外我都想不出来还能多说几句什么样的赞美的话了. 这些书普遍存在的一个缺点就是把简单的任务复杂化.最大的或者说最常见的

当前,机器学习和数据科学都是很重要和热门的相关学科,需要深入地研究学习才能精通. <机器学习与数据科学基于R的统计学习方法>试图指导读者掌握如何完成涉及机器学习的数据科学项目.为数据科学家提供一些在统计学习领域会用到的工具和技巧,涉及数据连接.数据处理.探索性数据分析.监督机器学习.非监督机器学习和模 型评估.选用的是R统计环境,所有代码示例都是用R语言编写的,涉及众多流行的R包和数据集. 适合数据科学家.数据分析师.软件开发者以及需要了解数据科学和机器学习方法的科研人员阅读参考. 学习参考:

6.28日开始,进入小学期,也就是在10天十天时间内集中练习,以提高编程能力.此次小学期的作业共有十道题,其中分为四大类,系统类,数学类,游戏类,链表类. 我开始的时候面对第一,二题,系统类,因为当时感觉难度有一些高,而且当时对系统并没有什么概念,就跳过了这两道题,然后感觉第三题空间点线面也有一点复杂,就直接先写了第四题,三角形类别的判断,因为以前做的题有些类似,就用点点之间的距离判断三角形的类别,也是没有太高的难度,于是就写出了这道题.然后就到了游戏类,就先挑了其中难度最小的石头剪刀布,理解题

首先安装吧 http://cran.rstudio.com/bin/windows/base/R-3.2.1-win.exe 里面既有32位又有64. R有很多包,如果有的包本地没有,来这里搜 http://cran.r-project.org/ 自动安装命令: install.packages('包的名字') 会自动安装,这个包依赖的包也会安装,第一次安装时会让你选择镜像网站,我当然选厦门的,离我最近嘛. 如果失败了,就去上面的网站上下载.下载zip格式的,如果你用的是RStudio, 选择T

把学习过程记载下来,加深印象,到时要是忘了也容易查,有需要的同学也可以参考: 1.包的安装:两种方法:一种通过R的菜单,先设定cran镜像,然后安装程序包,会出来一个列表,选择相应程序包安装,安装完毕再点击加载程序包,找到要加载的程序包即可:另一种通过命令行代码:先install.packages("包名")安装,然后library("包名")加载: 2.要善于使用帮助文档,help(“对象名称”)就可以得到相应的帮助文档了,help.search(“对象名称”,r

向量是一维的,只有长度(行),没有其他维度.R中存在更高维度的对象,他们是矩阵,数据框,数组.这些对象的下标都是使用中括号[],第一个维度是row,第二个维度是column,依次类推,[row,column,,,].数组是二维或多维(三维或多于三维),二维数组叫做矩阵.数组元素的类型是相同的,每个维度的元素数量是相同的.数据框是二维对象,每个数据列的数据类型是相同的,不同数据列的数据类型可以不同. 一,数组(array) R使用arrary函数创建数组,该函数至少需要两个向量参数:数组的元素值(

数据框(data.frame)用于存储二维表(即关系表)的数据,每一列存储的数据类型必须相同,不同的数据列的数据类型可以相同,也可以不同,但是,每列的长度必须相同.数据框的每列可以有唯一的命名,在已创建的数据框上,用户可以添加计算列,这样,R根据同一行的数据列值得出相应的数据列的值.数据框是数据分析中最重要的数据对象,必须熟练掌握数据框的操作. 一,创建数据框 R提供三种方式,用于创建数据框,第一种是通过读取文件创建,常用的是用于读取文件的函数是read.table,而read.csv是read

在使用R的分组操作之前,首先要了解R语言包,包实质上是实现特定功能的,预先写好的代码库(library),R拥有大量的软件包,许多包都是由某一领域的专家编写的,但并不是所有的包都有很高的质量的,在使用包之前,最好导社区中了解其他网友的反馈. 安装包,引用包和卸载包的命令分别是: install.packages("package-name") library(package-name)remove.packages("package-name") 数据分析的工作,8

文本数据存储在字符向量中,字符向量的每个元素都是字符串,而非单独的字符.在R中,可以使用双引号,或单引号表示字符,函数nchar用于获得字符串中的字符数量: > s='read' > nchar(s) [] R语言使用“\”,把特定的字符转义为特殊字符,例如 “\t”是制表符,换行符是“\n”,或者 “\r\n”,通常情况下,\r是回车符,把光标移动到当前行的开始,并覆盖当前行已经存在的数据,而\n是换行,把光标移动到一下行: 常用的转义字符是:使用两个“\\”,打印“\”:在字符串中包含双引

时间序列:可以用来预测未来的参数, 1.生成时间序列对象 sales <- c(18, 33, 41, 7, 34, 35, 24, 25, 24, 21, 25, 20, 22, 31, 40, 29, 25, 21, 22, 54, 31, 25, 26, 35) # 1.生成时序对象 tsales <- ts(sales,start = c(2003,1),frequency = 12) plot(tsales) # 2.获得对象信息 start(tsales) end(tsales)

1.时间序列图 plot()函数 > air<-read.csv("openair.csv") > plot(air$nox~as.Date(air$date,"%d/%m/%Y %H:%M"), #把年月日时分秒转换成日期格式 + type="l", + xlab="Time", ylab="Concentration (ppb)", + main="Time trend of