时间序列模型（一）：模型概述 时间序列模型（二）：移动平均法（MA） 时间序列模型（三）：指数平滑法 一次移动平均实际上认为近N期数据对未来值影响相同，都加权 1/N；而 N 期以前的数据对未来值没有影响，加权为0。但是，二次及更高次移动平均数的权数却不是 1/N，且次数越高 ...

时间序列:可以用来预测未来的参数, 1.生成时间序列对象 　　结论:手动生成的时序图 2.简单移动平均 案例:尼罗河流量和年份的关系 　　结论:随着K值的增大,图像越来越平滑我们需要找到最能反映规律的K值 3.使用stl做季节性分解 案例 ...

今天继续就指数平滑法中最复杂的一种时间序列：有增长或者减少趋势而且存在季节性波动的时间序列的预測算法即Holt-Winters和大家分享。这样的序列能够被分解为水平趋势部分、季节波动部分，因此这两个因素应该在算法中有相应的參数来控制。 Holt-Winters算法中提供了alpha ...

ARMA: #读入数据，并绘制时序图 d<-read.table("C:/Users/haha/Desktop/R/zuoye/1.txt") x<-ts(log(d),start = 1) 1: x的时间序列图： x<-ts(log(d),start ...

<!-- #此文主要针对统计基础比较薄弱（比如博主）利用多个模型言针对时间序列数据做预测用之MLR/多线性回归模型； --><!--定义：人话就是给定一组数据集data={(x1,y1),(x2,y2)....(xn,yn)} 从data中得到一个线性模型来反映 x和y 的关系 ...

时间序列的不同时间分段设置 1.　普通的时间序列：年、月、季 1 myserises<-ts(data,start=,end=,frequency=）#其中frequency=1代表年；frequency=12代表月；frequency=4代表季度数据 2.　如果以天为单位的时间 ...

原文 http://tecdat.cn/?p=3364 加载R包和数据集 上述症状数据集包含在R-package 中，并在加载时自动可用。 加载包后，我们将此数据集中包含的12个心情变量进行子集化： mood_data <- as.matrix ...

原文链接：http://tecdat.cn/?p=9024 用GAM进行建模时间序列 我已经准备了一个文件，其中包含四个用电时间序列以进行分析。数据操作将由data.table程序包完成 将提及的智能电表数据读到data.table。 DT <- as.data.table ...