原文:時間序列分析中預測類問題下的建模方案

說在前面 本人博客新手一枚,象牙塔的老白,職業場的小白。以下內容僅為個人見解,歡迎批評指正,不喜勿噴 認真看圖 認真看圖 補充說明 時間序列分析主要有兩個方向,一個通過是對歷史數據的分析進行異常檢測和分類,二是進行預測 補充說明 回歸分析假設每個數據點都是獨立的,而時間序列分析則是利用數據之間的相關性進行預測 多說一句 本文主要對時間序列分析中預測類問題下的建模方案進行探討,其他內容之后再分享 ...

2020-05-20 01:21 0 2496 推薦指數:

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量化投資_MATLAB在時間序列建模預測及程序代碼

1  ARMA時間序列機器特性   下面介紹一種重要的平穩時間序列——ARMA時間序列。   ARMA時間序列分為三種:   AR模型,auto regressiv model   MA模型,moving average model   ARMA模型,auto regressive ...

Fri Apr 06 04:14:00 CST 2018 1 15470
時間序列分析的模型應用 – 股價預測

©作者 | 董葉 時間序列是一種特殊類型的數據集,其中隨時間測量一個或多個變量。 例如天氣變化, 股票價格變動,時間序列分析即是通過構建模型反映時間序列包含的動態依存關系,並借以對未來發生的變化做預測。對最近7天的天氣、明天收盤股價的預判。 01 時間序列分析的模型分類 ...

Sat Feb 12 02:01:00 CST 2022 0 1144
時間序列分析建模步驟及Python實現

平穩時間序列的意義 根據數理統計學常識,要分析的隨機變量獲得的樣本信息越多,分析的結果就會越可靠,但由於時間序列分析的特殊數據結構,對隨機序列{...,X1,X2...,Xt,...}而言,它在任意時刻 t 的序列值 Xt 都是一個隨機變量,而且由於時間的不可重復性,該變量在任意一個時刻 ...

Wed Dec 22 19:53:00 CST 2021 1 2179
時間序列 預測分析 R語言

在對短期數據的預測分析,我們經常用到時間序列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 ...

Thu Nov 24 22:04:00 CST 2016 6 15241
基於R語言的時間序列分析預測

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 ...

Thu Nov 11 23:34:00 CST 2021 0 1325
ARIMA模型---時間序列分析---溫度預測

(圖片來自百度) 數據 分析數據第一步還是套路------畫圖 數據看上去比較平整,但是由於數據太對看不出具體情況,於是將只取前300個數據再此畫圖 這數據看上去很不錯,感覺有隱藏周期的意思 代碼 使用ARIMA模型(ARMA) 第一步觀察數據是否是平穩 ...

Tue Sep 11 00:18:00 CST 2018 0 11635
基於R語言的時間序列分析預測

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 ...

Tue Dec 18 01:32:00 CST 2018 0 10125
 
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