时间序列模式——ARIMA模型
ARIMA模型全称为自回归积分滑动平均模型(Autoregressive Integrated Moving Average Model,简记ARIMA)，是由博克思(Box)和詹金斯(Jenkins)于70年代初提出一著名时间序列预测方法 ，所以又称为box-jenkins模型、博克思-詹金斯法 ...
原文：时间序列的模式
时间序列是一个变量在连续时点或者连续时期上测量的观测值的序列。 而数据的模式是了解时间序列过去行为的重要因素，确定数据的模式有效的第一步是绘制时间序列图。 .水平模式 horizontal pattern 当数据围绕着一个不变的均值上下波动时,则存在水平模式术语平衡时间序列 stationary time series 指的是统计性质与时间独立的时间序列。特别地，其含义为： 过程中产生的数据有一个 ...
2018-02-17 11:53 0 1019 推荐指数：
相关推荐
时间序列模式（ARIMA）---Python实现
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。如餐饮销售预测可以看做是基于时间序列的短期数据预测， 预测的对象时具体菜品的销售量。 1.时间序列算法： 常见的时间序列模型; 2.时序模型的预处理 1. 对于纯随机序列，也称为白噪声序列，序列的各项之间 ...
时间序列
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
一、时间序列定义 时间序列也成动态序列，是指将某种现象的指标数值按照时间顺序排列而成的数值序列。时间序列有两个组成要素构成：1、第一个要素是时间要素；2、第二个是数值要素。时间序列根据时间和数值性质的不同 ，可以分为时期时间序列和时点时间序列。 二、时间序列分解 ...
时间序列：时间序列理论、时间序列建模
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 ...
python时间序列索引时间
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 ...
序列模式挖掘
所谓序列模式，我的定义是：在一组有序的数据列组成的数据集中，经常出现的那些序列组合构成的模式。跟我们所熟知的关联规则挖掘不一样，序列模式挖掘的对象以及结果都是有序的，即数据集中的每个序列的条目在时间或空间上是有序排列的，输出的结果也是有序的。举个简单的例子来说明，关联规则一个经典的应用是计算超市 ...
序列频繁模式挖掘
之前一直接触的都是频繁模式挖掘比如Aprior或者FP-GROWTH，偶然需要用到时间序列的频繁模式挖掘，也就是事件的发生不再是无序的，而是有序的发生，看到两篇博客写的很清楚： http://www.cnblogs.com/pinard/p/6323182.html http ...