拓端tecdat|R语言ARIMA集成模型预测时间序列分析
本文我们使用4个时间序列模型对每周的温度序列建模。第一个是通过auto.arima获得的，然后两个是SARIMA模型，最后一个是Buys-Ballot方法。 我们使用以下数据 k=620n=nrow(elec)futu=(k+1):ny=electricite$Load[1:k]plot(y ...
原文：拓端tecdat|R语言模拟和预测ARIMA模型、随机游走模型RW时间序列趋势可视化
原文链接：http: tecdat.cn p 原文出处：拓端数据部落公众号 当一个序列遵循随机游走模型时，就说它是非平稳的。我们可以通过对时间序列进行一阶差分来对其进行平稳化，这将产生一个平稳序列，即零均值白噪声序列。例如，股票的股价遵循随机游走模型，收益序列 价格序列的差分 将遵循白噪声模型。 让我们更详细地了解这种现象。 由于随机游走序列的差分是白噪声序列，我们可以说随机游走序列是零均值白噪声 ...
2022-02-04 13:35 0 774 推荐指数：
相关推荐
拓端tecdat|R语言时间序列：ARIMA / GARCH模型的交易策略在外汇市场预测应用
原文链接：http://tecdat.cn/?p=17622 最近，我们继续对时间序列建模进行探索，研究时间序列模型的自回归和条件异方差族。我们想了解自回归移动平均值（ARIMA）和广义自回归条件异方差（GARCH）模型。它们在量化金融文献中经常被引用。 接下来是我对这些模型的理解 ...
拓端tecdat：R语言用加性多元线性回归、随机森林、弹性网络模型预测鲍鱼年龄和可视化
原文链接：http://tecdat.cn/?p=24127 原文出处：拓端数据部落公众号 介绍 鲍鱼是一种贝类，在世界许多地方都被视为美味佳肴。铁和泛酸的极好来源，是澳大利亚、美国和东亚的营养食品资源和农业。100 克鲍鱼可提供超过 20% 的每日推荐摄入量。鲍鱼的经济价值与其年龄呈正 ...
拓端tecdat|R语言线性混合效应模型（固定效应&随机效应）和交互可视化3案例
原文链接：http://tecdat.cn/?p=23050 原文出处：拓端数据部落公众号 在本文中，我们将用R语言对数据进行线性混合效应模型的拟合，然后可视化你的结果。 线性混合效应模型是在有随机效应时使用的，随机效应发生在对随机抽样的单位进行多次测量时。来自同一自然组的测量结果本身并不是 ...
拓端tecdat|R语言ARIMA-GARCH波动率模型预测股票市场苹果公司日收益率时间序列
原文链接：http://tecdat.cn/?p=23934 原文出处：拓端数据部落公众号 引言 在本文中，我们将尝试为苹果公司的日收益率寻找一个合适的 GARCH 模型。波动率建模需要两个主要步骤。 指定一个均值方程（例如 ARMA，AR，MA，ARIMA 等）。 建立 ...
拓端tecdat|python3用ARIMA模型进行时间序列预测
原文链接：http://tecdat.cn/?p=12260 ARIMA模型是一种流行的且广泛使用的用于时间序列预测的统计方法。 ARIMA是首字母缩写词，代表自动回归移动平均。它是一类模型，可在时间序列数据中捕获一组不同的标准时间结构。 在本教程中，您将发现如何使用Python开发用于 ...
拓端tecdat|R语言广义相加（加性）模型（GAMs）与光滑函数可视化
原文链接：http://tecdat.cn/?p=23509 原文出处：拓端数据部落公众号 我们在研究工作中使用广义加性模型（GAMs）。mgcv软件包是一套优秀的软件，可以为非常大的数据集指定、拟合和可视化GAMs。 这篇文章介绍一下广义加性模型（GAMs）目前可以实现的功能 ...
拓端数据tecdat|R语言建立和可视化混合效应模型mixed effect model
原文链接：http://tecdat.cn/?p=20631 我们已经学习了如何处理混合效应模型。本文的重点是如何建立和可视化 混合效应模型的结果。 设置 本文使用数据集，用于探索草食动物种群对珊瑚覆盖的影响。 knitr ...