時間序列模型（一）：模型概述 時間序列模型（二）：移動平均法（MA） 時間序列模型（三）：指數平滑法 一次移動平均實際上認為近N期數據對未來值影響相同，都加權 1/N；而 N 期以前的數據對未來值沒有影響，加權為0。但是，二次及更高次移動平均數的權數卻不是 1/N，且次數越高 ...

時間序列:可以用來預測未來的參數, 1.生成時間序列對象 　　結論:手動生成的時序圖 2.簡單移動平均 案例:尼羅河流量和年份的關系 　　結論:隨着K值的增大,圖像越來越平滑我們需要找到最能反映規律的K值 3.使用stl做季節性分解 案例 ...

今天繼續就指數平滑法中最復雜的一種時間序列：有增長或者減少趨勢而且存在季節性波動的時間序列的預測算法即Holt-Winters和大家分享。這樣的序列能夠被分解為水平趨勢部分、季節波動部分，因此這兩個因素應該在算法中有相應的參數來控制。 Holt-Winters算法中提供了alpha ...

ARMA: #讀入數據，並繪制時序圖 d<-read.table("C:/Users/haha/Desktop/R/zuoye/1.txt") x<-ts(log(d),start = 1) 1: x的時間序列圖： x<-ts(log(d),start ...

<!-- #此文主要針對統計基礎比較薄弱（比如博主）利用多個模型言針對時間序列數據做預測用之MLR/多線性回歸模型； --><!--定義：人話就是給定一組數據集data={(x1,y1),(x2,y2)....(xn,yn)} 從data中得到一個線性模型來反映 x和y 的關系 ...

時間序列的不同時間分段設置 1.　普通的時間序列：年、月、季 1 myserises<-ts(data,start=,end=,frequency=）#其中frequency=1代表年；frequency=12代表月；frequency=4代表季度數據 2.　如果以天為單位的時間 ...

原文 http://tecdat.cn/?p=3364 加載R包和數據集 上述症狀數據集包含在R-package 中，並在加載時自動可用。 加載包后，我們將此數據集中包含的12個心情變量進行子集化： mood_data <- as.matrix ...

原文鏈接：http://tecdat.cn/?p=9024 用GAM進行建模時間序列 我已經准備了一個文件，其中包含四個用電時間序列以進行分析。數據操作將由data.table程序包完成 將提及的智能電表數據讀到data.table。 DT <- as.data.table ...