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 ...
一 時間序列的定義 時間序列是將統一統計值按照時間發生的先后順序來進行排列,時間序列分析的主要目的是根據已有數據對未來進行預測。一個穩定的時間序列中常常包含兩個部分,那么就是:有規律的時間序列 噪聲。所以,在以下的方法中,主要的目的就是去過濾噪聲值,讓我們的時間序列更加的有分析意義。二 時間序列的預處理 平穩性檢驗:拿到一個時間序列之后,我們首先要對其穩定性進行判斷,只有非白噪聲的穩定性時間序列才 ...
2020-04-19 12:14 0 2793 推薦指數:
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 ...
一些概念性的知識點我這里沒有寫,直接放個例子在這里。 第一步: 定義日期標示量: 打開數據文件,單擊"數據",選擇"定義日期和時間",彈出"定義日期"對話框, 數據中的起始時間就是數據文件里面的單元格第一個時間,我的第一個是1997年8月,每行表示 ...
原文鏈接:http://tecdat.cn/?p=7327 您將學習如何使用Prophet(在R中)解決一個常見問題:預測公司明年的每日訂單。 數據准備與探索 先知最適合每日定期數據以及至少一年的歷史數據。 我們將使用SQL處理每天要預測的數據: 現在,我們每天都有 ...
在對短期數據的預測分析中,我們經常用到時間序列中的指數平滑做數據預測,然后根據不同。 下面我們來看下具體的過程 從上圖的結果來看,這是一個增長趨勢的時間序列。 模型選擇上我們可以依據以下標准進行判斷,自己要選用的時間序列算法。 簡單指數平滑法——處於恆定水平和沒有季節性變動的時間 ...
ggplot2繪制 arima診斷圖 將數據改為時間格式 設置時間格式 繪制時間趨勢圖 每年每月圖 每年每季度圖 ...
數據來源: R語言自帶 Nile 數據集(尼羅河流量) 分析工具:R-3.5.0 & Rstudio-1.1.453 從自相關圖上看,自相關系數沒有快速衰減為0,呈拖尾,單位根檢驗進一步驗證,存在單位根,所以序列為非平穩序列 ...
數據來源: R語言自帶 Nile 數據集(尼羅河流量) 分析工具:R-3.5.0 & Rstudio-1.1.453 從自相關圖上看,自相關系數沒有快速衰減為0,呈拖尾,單位根檢驗進一步驗證,存在單位根,所以序列為非平穩序列 ...
大白。 (1)根據趨勢定差分 plot(lostjob,type="b") 查看圖像總體趨勢,確定如何差分 df1 = diff(lostjob) d=1階差分 s4_df1=diff(df1,4) 對d=1階差分結果進行k=4步(季節)差分 (2)根據所定差分檢驗平穩 ...