通过 1至10 阶来拟合对比 均方误差及R评分，可以确定最优的“最大阶数”。 因为因变量 Y = 2*(X**4) + X**2 + 9*X + 2 ，自变量和因变量是完整的公式，看图很明显，degree >=4 的都符合，拟合函数都正确。（RMSE 最小，R平方非负 ...

“时间序列数据”根据性质又可以划分为“平稳序列”（stationary）与“非平稳序列”（non-stationary）两大类，需使用不同的计量方法。 一、时间序列自相关 时间序列指同一个体在不同时点上的观测数据。 如，1978-2013年期间，中国每年的国内生产总值。 对于离散时间 ...

一.基本概述 二.含虚拟变量的回归模型 三.基于线性回归的协整和误差修正模型（ECM） ...

logistics回归 哑变量 logistic回归分析 logistic分类 logistic回归的使用场景 logistic回归案例 概率估值 时间序列 时间序列分解因素 时间序列分解因素的原因 时间序列分析 时间序列分析特征 ...

第二章 2.12 (1)拟合模型： > library(openxlsx) #加载包 openxlsx > data = ...

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 ...

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 ...

时间序列是研究数据随时间变化而变化的一种算法。是一种预测性分析算法。它的基本出发点就是事物发展都有连续性，按照它本身固有的规律进行。 时间序列的常用算法包括移动平均（MA，Moving Average）、指数平滑（ES，Exponential Smoothing）、差分自回归移动平均模型 ...