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R语言进行时间序列分析和预测

mutate(date = floor_date(as_date(date), "month")) %>% # 将日期转换为年月格式 mutate(date = yearmonth(date...bsts包是用于Bayesian structural time series模型的R包，它可以用于时间序列数据的分析和预测。...bsts(df$avg_price, state.specification = ss, niter = 1000) horizon <- 48 # 设置预测的时间范围 # 创建预测数据框 df_forecast...0.75))$distribution) %>% = sample_draws(200) # 随机抽取1000个样本数据可视化 ggplot() + # 添加原始数据的线条图层 geom_line...with_outer_glow( geom_line(data = df_forecast, aes(x = as.Date(date), y = .value, group = .draw

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时间序列GARCH模型分析股市波动率

p=22360 在这篇文章中，我们将学习一种在价格序列中建立波动性模型的标准方法，即广义自回归条件异方差（GARCH）模型。...我们将使用SPY价格来说明波动率的模型。下面的图显示了SPY收益率。...请注意 σtσ2ϵ2 最后一行是由于估计GARCH模型下面的代码使用rugarch R包来估计GARCH(p = 1, q = 1)模型。请注意，p和q表示σ2tϵ2t的滞后数。...(armaOrder = c(1, 1) dist = "norm") garchfit 现在让我们用这个估计的模型来产生滚动预测，即 forecast...(spec, n.ahead = 1, n.roll = 2499, out = 2500) plot(forecast) 可以看到，这个模型很好的预测了波动率峰值将保持多长时间，或者说是模拟了波动率峰值回落到长期平均水平的路径

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R语言时间序列GARCH模型分析股市波动率

p=22360 在这篇文章中，我们将学习一种在价格序列中建立波动性模型的标准方法，即广义自回归条件异方差（GARCH）模型。...我们将使用SPY价格来说明波动率的模型。下面的图显示了SPY收益率。...请注意 σtσ2ϵ2 最后一行是由于估计GARCH模型下面的代码使用rugarch R包来估计GARCH(p = 1, q = 1)模型。请注意，p和q表示σ2tϵ2t的滞后数。...(armaOrder = c(1, 1) dist = "norm") garchfit 现在让我们用这个估计的模型来产生滚动预测，即 forecast...(spec, n.ahead = 1, n.roll = 2499, out = 2500) plot(forecast) 可以看到，这个模型很好的预测了波动率峰值将保持多长时间，或者说是模拟了波动率峰值回落到长期平均水平的路径

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常用 7 大类型图形可视化——变化趋势图形

加载数据集使用 ggplot2 包中自带数据集作为示例数据集。...scale_x_date() 将更改 X 轴断点和标签，scale_color_manual 将更改行颜色。...这可以通过使用 geom_tile() 来实现。拓展：庄小编以前介绍过如何绘制日历图，可参见：calendR包—私人定制专属日历；私人定制日历代码改进。...下面给出使用 ggplot2 包绘制的案例，来源于：Top 50 ggplot2 Visualizations[5]。内部代码，这里不做过多解释，有能力的读者请自行研究！...library(ggplot2) library(forecast) theme_set(theme_classic()) # 使用子集数据 nottem_small <- window(nottem

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手把手教你用Prophet快速进行时间序列预测（附Prophet和R代码）

本文将通过拆解Prophet的原理及代码实例来讲解如何运用Prophet进行时间序列预测。简介对于任何业务而言，基于时间进行分析都是至关重要的。库存量应该保持在多少？你希望商店的客流量是多少？...本文中，我们将介绍Prophet如何产生快速可靠的预测，并通过Python进行演示。最终结果将会让你大吃一惊！本文目录 1. Prophet有什么创新点？ 2....普通分析师不知道如何调整顺序来避免这种表现，这是一种很难掌握积累的专业知识。 Prophet包提供了直观易调的参数，即使是对缺乏模型知识的人来说，也可以据此对各种商业问题做出有意义的预测。...Prophet使用时间为回归元，尝试拟合线性和非线性的时间函数项，采取类似霍尔特-温特斯( Holt-Winters )指数平滑的方法，将季节作为额外的成分来建模。...读者也可以尝试使用不同的方法将每日转化为每小时的数据，可能会得到更好的分数。 R代码实现如下：应用R解决同样的问题。

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快速入门：使用 .NET Aspire 组件实现缓存

NET Aspire 组件简化了连接到流行的缓存服务（例如 Redis）的过程，今天小编就为大家简单介绍一下如何使用 .NET Aspire 组件实现缓存。...本文的内容概要：创建一个设置为使用 .NET Aspire 的基本 ASP.NET Core 应用程序。添加.NET Aspire组件以连接到Redis并实现缓存。...2.使用输出缓存配置 UI 将.NET Aspire StackExchange Redis 输出缓存组件包添加到您的AspireStorage应用程序中： dotnet add package Aspire.StackExchange.Redis.OutputCaching...3.使用分布式缓存配置 API 将.NET Aspire StackExchange Redis 分布式缓存组件包添加到您的AspireRedis应用程序中： dotnet add package Aspire.StackExchange.Redis.DistributedCaching...10 秒后，缓存过期，页面将重新加载更新的天气数据。

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AI智能体联手GPT-4淘汰人类导演！模仿斯坦福西部世界拍出《南方公园》

初创公司Fable新发布的节目统筹智能体（Showrunner），如同一声惊雷炸响。...英伟达首席AI科学家Jim Fan兴奋断言：多智能体模拟，将是新兴智能的下一个前沿！...例如，GPT-4包含数十亿个参数，在大规模数据集上训练，在其权重中有效编码了大量的世界知识。向量嵌入（vector embeddings）的概念对这些大语言模型的运行机制至关重要。...为此，我们使用不同的提示链来比较和评估不同场景的事件，以及它们如何推动整个故事朝着令人满意的、与IP一致的结果发展。我们尝试通过提示链生成剧集，但故事生成是一个高度不连续的任务。...基于此，故事系统会自动使用模拟数据作为提示链的一部分，推断出多达14个场景。 Showrunner系统负责为每个场景选派角色，以及故事应该如何通过情节模式进行。

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了解绘制条形图和折线图的细节

，那么每一个条形表示了一定范围内的x ggplot(diamonds,aes(x=carat))+geom_histogram() 3.4条形图着色 Q:如何将条形图中的条形设定为不同的颜色？...A：将合适的变量映射到填充色fill上即可 #使用uspopchange数据集，该数据集包含了美国人口2000-2010之间的变化 State Abb Region...::percent) #这里是使用了scales包中的percent函数，也可以先library(scales),然后运行scale_y_continuous(labels=percent) ggplot...dplyr包中的group_by()函数和mutate()函数将每组对应数据标准化为100% ce % group_by(Date) %>% mutate(percent_weight...,size=4)#将点左右移动0.2 4.4 修改线条样式 Q: 如何修改线条样式？

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R语言之可视化（27）ggplot2绘制线图

语言之可视化①③散点图+拟合曲线 R语言之可视化①④一页多图（1） R语言之可视化①⑤ROC曲线 R语言之可视化①⑥一页多图（2） R语言之可视化①⑦调色板 R语言之可视化①⑧子图组合patchwork包...R语言之可视化①⑨之ggplot2中的图例修改 R语言之可视化（20）之geom_label（）和geom_text（） R语言之可视化（21）令人眼前一亮的颜色包 R语言之可视化（22）绘制堆积条形图...绘制线图本文主要表达如何使用ggplot2绘制线图。...同样也可以用geom_step() or geom_path()将数值连接起来 ggplot(data=df, aes(x=dose, y=len, group=1)) + geom_step()+...不同分组使用不同的类型的线 # Change line types by groups (supp) ggplot(df2, aes(x=dose, y=len, group=supp)) + geom_line

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跟着Nature Genetics学画图~ggplot2画折线图并在指定区域添加灰色背景

今天的笔记记录的是论文中Figure2图a的画法，图a展示的是啥内容我暂时还没有看懂，如果从画图的角度来说就是一个简单的折线图，正好之前有人问到如何添加灰色背景。...) df1<-data.frame(x=1:60,y=sample(a,60,replace=T)) 画图 library(ggplot2) ggplot(df1,aes(x=x,y=y))+ geom_line...title="Chr15")+ annotate(geom = "text",x=5,y=2.8, label="Gala Haplome B") image.png 最后一步是将5...个图拼接到一起 p1<-ggplot(df1,aes(x=x,y=y))+ geom_line(size=1,color="#6994f3")+ ylim(0,3)+ theme_bw()+...没有想明白原因第二个问题是：使用expression(italic("M. sieversii"))将标签的字体设置为斜体的时候遇到警告信息 Warning messages: 1:

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使用R语言进行时间序列（arima，指数平滑）分析

我们可以使用R“forecast”包中的“forecast.HoltWinters（）”函数对更多时间点进行预测。...要使用forecast.HoltWinters（）函数，我们首先需要安装“预测”R包（有关如何安装R包的说明，请参阅如何安装R包）。...安装“预测”R软件包后，您可以键入以下命令加载“预测”R软件包： > library("forecast") 当使用forecast.HoltWinters（）函数作为其第一个参数（输入）时，您将使用...=608, b.start=9) 对于简单的指数平滑，我们可以使用“forecast”包中的forecast.HoltWinters（）函数对原始时间序列未涵盖的未来时间进行预测。...然后，我们可以使用ARIMA模型使用“预测”R包中的“forecast.Arima（）”函数对时间序列的未来值进行预测。

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数据处理神器tidyverse（2）ggplot2

tidyverse包其中包含着一个重要的可视化包---ggplot2。 Ggplot2是由Hadley Wickham制作的数据可视化软件包，它基于一组称为图层的原则。...使用+将图层添加到ggplot对象中。可能最常见的geom层是geom_point。在geom_point（）里面，您将指定从变量到所需几何对象的美学映射。...我们还可以将points geom图层与line geom图层或任何其他类型的geom图层组合在一起。线图适用于绘制时间序列，因此下面我们使用点和线图层绘制平均预期寿命。...要修复此图，您需要通过在geom_line（）图层的aes（）函数中指定group = continent参数来指定行如何组合在一起（即哪个变量定义各行）。...例如，通过练习，您将学习如何通过将多个层组合在一起来生成高度自定义的绘图。

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R|数据分析|性能测试分析

知乎你这代码框为什么没有R支持）,因为R只支持Date类型，不支持时分秒，因此我用int代替时间，将Time设置为运行后的秒数 setwd("D:\\Rdata") df<-read.csv("Stressload.csv...nonnadf<-na.omit(df) nonzero0)] 然后使用R的相关矩阵库，进行计算，同时标注显著性，不显著的打X library...这是服务器的CPU指标 4.内存 Page.out是动态内存不足的情况下，将页交换到磁盘 Swap.out是整个进程空间的所有内存均，进行Swap说明物理内存严重不足， DiskTraffic是磁盘的吞吐量可以反映交换的数目...内存分析 ggplot(nonnadf)+ geom_line(aes(Time,Paging),color="black")+ geom_line(aes(Time,Run),color="red",...目标应该是如何平复这种高压，就像是水库蓄水一样。

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是Excel的图，不！是R的图

加载所需工具包 library(ggplot2) #作图包 library(dplyr) #数据转换包 library(tidyr) #数据转换包 library(splines) #数据差值包 ggplot2...宽矩阵转长矩阵） df1%gather("item",value,-1:-2)%>% bind_cols(data.frame(item_id=rep(1:3,each=10))) # 使用...tidyr和dplyr包的gather函数进行数据样式转换,%>%是dplyr包的传递函数 print(df1) ggplot画图 ggplot2是图层式绘图，一层层添加修改，图层需要指定数据集，数据集中的内容...折线图——geom_line 变量以点展示，然后连点成线 ggplot(df1,aes(id,value,colour=item))+ # 点 geom_line()+ # 连线 scale_x_continuous...面积图——geom_area 面积图就是将折线图下面的区域标注颜色，表示面积。

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集成时间序列模型提高预测精度

来源：DeepHub IMBA本文约2500字，建议阅读5分钟在这篇文章中，将展示如何堆叠我们能见到的模型的预测。...f.set_estimator('prophet') f.manual_forecast() 比较结果现在我们已经为每个模型生成了预测，让我们看看它们在验证集上的表现如何，验证集是我们训练集中的最后48...我们将研究两个度量:SMAPE和平均绝对比例误差(MASE)。这是实际M4比赛中使用的两个指标。...总结在这篇文章中，我展示了在时间序列上下文中集成模型的力量，以及如何使用不同的模型在时间序列上获得更高的精度。...这里我们使用scalecast包，这个包的功能还是很强大的，如果你喜欢，可以去它的主页看看： https://github.com/mikekeith52/scalecast 本文的数据集是M4的时序竞赛

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CAN总线简介：如何以编程方式控制汽车

，并且任何一个设备组件都能发起多个Arbitration ID，如果两个CAN数据包同一时间在总线Bus内传输，则Arbitration ID较小的数据包先获得总线使用权，先被传输。...8字节，但有些系统也强制使用8字节进行数据包填充。...但是我们如何才能让电脑可以读写CAN数据包呢？答案就是SocketCAN，这是一个由大众公司向Linux内核基金会研发的开源CAN驱动和网络栈协议集。...我们可以把车辆的GND、MSCANH、MSCANL3条线连接到Kvaser Leaf Light HSv2和CANable设备中，然后在另一端，使用安装有较新版本Linux内核的电脑连接，把CAN总线作为网络设备识别加载...在此，我们需要使用工具cansniffer对频率进行等效化分析，cansniffer显示的一串数据包ID号，可以帮助我们在CAN帧数据区变化时进行准确定位。

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API网关选择：YARP还是Ocelot？

那么，在实际应用中，我们该如何选择？...实践示例接下来，我们通过具体的代码示例，展示如何使用YARP和Ocelot构建API网关，并实现负载均衡、限流等功能。项目结构我们使用基架自带的weatherforecastAPI。...安装YARP包在YarpGateway项目中，安装YARP的NuGet包： Install-Package Yarp.ReverseProxy 3....Address": "http://localhost:5002/" } }, "LoadBalancingPolicy": "RoundRobin" } } } } 说明： Routes：定义了请求匹配规则，将匹配到...安装Ocelot包在OcelotGateway项目中，安装Ocelot的NuGet包： Install-Package Ocelot 3.

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prophet Seasonality, Holiday Effects, And Regressors季节性，假日效应和回归

) 假期可以使用plot_forecast_component函数（import fbprophet.plot包）绘制，就像plot_forecast_component(m, forecast, '...如上所述，国家级假期将显示在组件图中： # Python forecast = m.predict(future) fig = m.plot_components(forecast) 三、季节性的傅立叶级数...对于每日一次的时间序列，将拟合每日季节性。可以使用add_seasonality方法添加其他季节性（每月，每季度，每小时）。此函数的输入是名称，季节性的周期，以及季节性的傅里叶级数。...=3, prior_scale=0.1) 七、额外回归量可以使用add_regressor方法或函数将额外回归量添加到模型的线性部分。...此jupyter代码展示了一个使用天气因素作为预测自行车使用的额外回归量的示例，并提供了如何将其他时间序列作为额外回归量包含在内的很好的说明。

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基于R语言股票市场收益的统计可视化分析

在本文中，我们将使用Yahoo金融网站上的数据。在这篇文章中，我们将：下载收盘价计算收益率计算收益的均值和标准差让我们先加载库。...library(tidyquant)library(timetk) 我们将获得Netflix价格的收盘价。...我们将再次使用tidyquant包进行计算。我们已经在上面下载了Netflix的价格数据，如果您还没有下载，请参见上面的部分。...tq_transmute(select = adjusted, 这指定要选择的列 mutate_fun = periodReturn, # 这指定如何处理该列...corrplot() 包来绘制相关矩阵图。

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prophet Seasonality, Holiday Effects, And Regressors季节性，假日效应和回归

假期可以使用plot_forecast_component函数（import fbprophet.plot包）绘制，就像plot_forecast_component(m, forecast, 'superbowl...如上所述，国家级假期将显示在组件图中： # Python forecast = m.predict(future) fig = m.plot_components(forecast) ?...三、季节性的傅立叶级数使用傅里叶级数的部分和来估计季节性。有关完整的详细信息，请参阅本文，以及维基百科上的此图，以了解傅里叶级数的部分和如何逼近非周期信号。...=3, prior_scale=0.1) 七、额外回归量可以使用add_regressor方法或函数将额外回归量添加到模型的线性部分。...此jupyter代码展示了一个使用天气因素作为预测自行车使用的额外回归量的示例，并提供了如何将其他时间序列作为额外回归量包含在内的很好的说明。

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