函数 程序包 用途 ts() stats 生成时序对象 plot() graphics 画出时间序列的折线图 start ...

时间序列的理论 u 平稳时间序列 时间序列平稳性定义： 平稳时间序列分为：自回归模型，滑动平均模型，自回归滑动平均模型 自回归模型：当前值由前p期值决定 滑动平均模型： 自回归滑动平均模型 ...

https://www.zhangshengrong.com/p/281omE7rNw/ 有时候我们的数据是按某个频率收集的，比如每日、每月、每15分钟，那么我们怎么产生对应频率的索引呢？panda ...

转载自最小森林-python时间序列分析 一、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）。 环境配置 ...

1、自回归模型（英语：Autoregressive model，简称AR模型），是统计上一种处理时间序列的方法。 或者也可为 其中： c是常数项； 被假设为平均数等于0，标准差等于 的随机误差值； 被假设为对于任何的t ...

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 ...

https://www.cnblogs.com/rix-yb/p/9919787.html 时间序列分析 一、 概念 时间序列（Time Series） 时间序列是指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（是均匀时间间隔上的观测值序列）。 时间序列分析的主要目的是根据已有 ...

时间序列异常检测基础研究随着时间序列数据越来越频繁的被使用，异常数据在时间序列中的价值被发掘和利用，越来越多的人们将目光投入到时间序列异常检测领域，并且提出了很多时间序列异常检测技术，这些技术的提出大大促进了时间序列异常检测领域的发展，对于后面学者进行时间序列数据挖掘有着重要的参考价值。上一章介绍 ...