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R语言分布滞后非线性模型(DLNM)空气污染研究温度对死亡率影响建模应用|附代码数据

,n)的一般模型表示方法为 其中,≡E(Y ),g是一个单调的函数,Y被假定来自属于指数族的分布。函数sj表示变量x j和线性预测器之间的平滑关系,由参数向量bj定义。...基函数 x和g()之间的关系由s(x)表示,它作为一个线性项的总和包含在广义线性模型的线性预测器中。这可以通过选择一个基数来实现,基数是一个函数空间,我们认为s是其中的一个元素。...有可能制定一个更简单和通用的DLM定义,其中沿滞后期的分布效应的形状由一个适当的基础指定。在矩阵记号中 我们可以定义 通过构建每个滞后期的隐含线性效应b,可以帮助解释估计的参数gˆ,具体如下。...DLNM 为了对我们所考虑的两个空间的关系形状进行建模,我们需要同时应用描述的两个转换。首先,如(2)所述,我们为x选择一个基础来定义预测器空间中的依赖关系,指定Z。...我们根据修改后的赤池和贝叶斯信息标准来选择结的数量,它定义了每个维度上的df,用于通过准似然法拟合的具有过度分散反应的模型,具体内容如下。 所有的分析都是用R软件进行的。

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R语言分布滞后非线性模型(DLNM)空气污染研究温度对死亡率影响建模应用|附代码数据

函数sj表示变量x j和线性预测器之间的平滑关系,由参数向量bj定义。变量uk包括其他预测因子,其线性效应由相关系数k指定。函数sj也可以通过基于广义加性模型的非参数方法来指定。...基函数 x和g()之间的关系由s(x)表示,它作为一个线性项的总和包含在广义线性模型的线性预测器中。这可以通过选择一个基数来实现,基数是一个函数空间,我们认为s是其中的一个元素。...DLNM 为了对我们所考虑的两个空间的关系形状进行建模,我们需要同时应用描述的两个转换。首先,如(2)所述,我们为x选择一个基础来定义预测器空间中的依赖关系,指定Z。...我们根据修改后的赤池和贝叶斯信息标准来选择结的数量,它定义了每个维度上的df,用于通过准似然法拟合的具有过度分散反应的模型,具体内容如下。 ​...,QAIC导致了一个相对复杂的模型,预测器空间有11df,滞后维度有5df,总共有55个参数用于定义关系。

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    时间序列预测:探索性数据分析和特征工程的实用指南

    随着机器学习模型的不断进步,使除了传统的统计预测方法(如回归模型、ARIMA模型、指数平滑)外,与机器学习(如基于树的模型)和深度学习(如LSTM网络、cnn、基于Transformer的模型)相关的技术已经出现了一段时间...所以我们今天这篇文章将总结一个时间序列数据的分析模板,可以总结和突出数据集的最重要特征。我们将使用一些常见的Python库,如Pandas、Seaborn和Statsmodel。...此外,还有很多异常值,这告诉我们数据不仅依赖于日常季节性(例如,今天12点的消费量与昨天12点的消费量相似),还依赖于其他一些东西,可能是一些外生气候特征,如温度或湿度。...具有趋势和季节性的数据将显示这些效应的组合。 在实践中,更有用的函数是偏自相关函数(PACF)。它类似于ACF但是它只显示两个滞后之间的直接自相关。...这在8小时和12小时尤其如此,因为这两个小时的消耗量特别高,而随着夜幕降临,季节性滞后变得不那么重要了。对于这些子集,我们还应该包括季节性滞后和自回归。

    21510

    时间序列预测中的探索性数据分析

    近年来,机器学习算法如基于树的模型,以及深度学习技术如LSTM网络、卷积神经网络和基于Transformer的模型,也逐步应用于时间序列预测,都取得了不错的成绩。...本文算是定义了一个针对时间序列数据的探索性数据分析模板,全面总结和突出时间序列数据集的关键特征。...常用的指标包括中心倾向度量(如平均值、中位数)、离散度量(如范围、标准偏差)和位置度量(如百分位数、四分位数)。...如您所猜测的那样,它显示了一天中消耗量的变化。数据被按星期分组并取平均值进行汇总。...周消费量在各月份中的变化规律相似,这表明可以利用周特征,如滞后变量或外生变量。 日常消费与平日和周末有所不同,因此应当使用分类特征来区分平日和非平日。 4.

    23210

    用Python进行时间序列分解和预测

    本文介绍了用Python进行时间序列分解的不同方法,以及如何在Python中进行时间序列预测的一些基本方法和示例。 ? 预测是一件复杂的事情,在这方面做得好的企业会在同行业中出类拔萃。...如何在Python中绘制时间序列数据? 时间序列的要素是什么? 如何分解时间序列? 经典分解法 如何获得季节性调整值?...在开始预测未来值的详细工作之前,与将要使用你的预测结果的人谈一谈也不失为一个好主意。 如何在PYTHON中绘制时间序列数据?...它倾向于使时间序列数据中的突然上升和下降过度平滑。 假设季节性因素每年只重复一次。 对于前几次和最后几次观察,该方法都不会产生趋势周期估计。...最后,我们学习了如何在Python中运行一些非常基本的方法,例如移动平均(MA),加权移动平均(WMA),指数平滑模型(ESM)及其变体,例如SESM和Hotl。

    3.8K20

    Python时间序列分析全面指南(附代码)

    中评价指标和方法。...如何在Python中导入时间序列? 3. 什么是面板数据? 4. 时间序列可视化 5. 时间序列的模式 6. 时间序列的加法和乘法 7. 如何将时间序列分解? 8. 平稳和非平稳时间序列 9....如何检验时间序列的季节性? 15. 如何处理时间序列中的缺失值? 16. 什么是自回归和偏自回归函数? 17. 如何计算偏自回归函数? 18. 滞后图 19. 如何估计时间序列的预测能力? 20....趋势,季节性和残差成分的数值输出被存储在result_mul 当中。让我们提取它们并导入数据框中。...白噪音和平稳序列的差异是什么? 如平稳序列,白噪音也不是时间的函数,它的均值和方差并不随时间变化。但是它与平稳序列的差异在于,白噪音完全随机,均值为0。 无论怎样,在白噪音当中是没有特定模式的。

    1.7K11

    时序预测双飞轮,全面超越Transformer,纯MLP模型实现性能效能齐飞

    从金融市场的波动预测到智能制造中的设备故障预警,时序数据分析的准确性和效率直接影响着决策的质量和速度。...然而,Transformer在处理时序数据时存在一定的局限性,如计算复杂度高、对长序列数据处理不够高效等问题。...,因此,有必要在不同尺度上分离季节性和趋势成分。...Past Decomposable Mixing:PDM负责提取过去的信息并将不同尺度上的季节性和趋势组分分别混合。...Future Multipredictor Mixing:请注意,未来多重预测器混合 (FMM) 是多个预测器的集合,其中不同的预测器基于不同尺度的过去信息,使 FMM 能够集成混合多尺度序列的互补预测功能

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    独家 | Python时间序列分析:一项基于案例的全面指南

    作者: Selva Prabhakaran 翻译:陈超校对:王可汗 本文约7500字,建议阅读20+分钟本文介绍了时间序列的定义、特征并结合实例给出了时间序列在Python中评价指标和方法。...如何在Python中导入时间序列? 3. 什么是面板数据? 4. 时间序列可视化 5. 时间序列的模式 6. 时间序列的加法和乘法 7. 如何将时间序列分解? 8. 平稳和非平稳时间序列 9....如何检验时间序列的季节性? 15. 如何处理时间序列中的缺失值? 16. 什么是自回归和偏自回归函数? 17. 如何计算偏自回归函数? 18. 滞后图 19. 如何估计时间序列的预测能力? 20....所以理想状况下,乘法分解应该在这种特定的序列当中优先选择。 趋势,季节性和残差成分的数值输出被存储在result_mul 当中。让我们提取它们并导入数据框中。...白噪音和平稳序列的差异是什么? 如平稳序列,白噪音也不是时间的函数,它的均值和方差并不随时间变化。但是它与平稳序列的差异在于,白噪音完全随机,均值为0。 无论怎样,在白噪音当中是没有特定模式的。

    3.2K30

    数学建模学习笔记(二十一)时间序列小白指南(下)

    上两篇整理了ARIMA的建模和编程,此篇再加以拓展,考虑季节性 季节性时间序列SARIMA 在进行季节性时间序列稳定性检测之前,首先判断 a.时间序列是否有季节性 b.时间序列在什么频率上有季节性...结果会作为时间序列稳定性检测的参数输入 (季节性:比如,旅游有淡旺季) 使用季节差分方法,消除数据的周期性变化 季节差分算子: MATLAB实战 ——SARIMA预测游客人数 这里代码和上篇内容基本一致...step = 12; % 通常P和Q不大于3 %% 2.确定季节性与非季节性差分数,D取默认值1,d从0至3循环,平稳后停止 for d = 0:3 D1 = LagOp({1 -1},'Lags...ARlags=',num2str(AR_Order),',MALags=',num2str(MA_Order),',SARLags=',num2str(SAR_Order),',SMALags=',num2str...: (1)季节变动法预测需要筹集至少三年以上的资料 (2)移动平均法在短期预测中较准确,长期预测中效果较差; (3)移动平均可以消除或减少时间序列数据受偶然性因素干扰而产生的随机变动影响。

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    Python 运算符与数据类型

    : >>> a=20 >>> b=20 >>> c=30 >>> >>> a is not b False >>> a is not c True ## Python 数据类型 数据类型在数据结构中的定义是一个值的集合以及定义在这个值集上的一组操作...("h") 2 >>> str.count("l") 3 >>> str.count("hello") 1 >>> str.count("mk") 0 格式化输出(1): 使用format()函数,格式化输出指定的一段内容...◆ 元组是Python中常用的一种数据结构,元组由不同的元素组成,每个元素可以存储不同类型的数据,如字符串、数字甚至元组,元组是"写保护"的,即元组创建后不能再做任何修改操作,元组通常代表一行数据,而元组中的元素代表不同的数据项...set和t中的元素 set.intersection(t) #求交集,返回所有同时在set和t中的都有的元素 set.intersection_update(t)...: 定义一个可变集合,集合中的元素不可重复,都是不同的. >>> set_test = set("hello") >>> set_test {'o', 'e', 'l', 'h'} 定义不可变集合: 定义一个不可变集合

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    XGBoost模型在时序异常检测方向的实践总结

    :数据准备:包括清洗数据、处理缺失值和异常值、以及将时间序列数据转换为适合监督学习的形式。...特征工程:创建滞后特征、滚动统计特征(如移动平均)、季节性特征等,以帮助模型捕捉时间序列数据中的复杂模式。...季节性(Seasonality):许多时间序列数据会表现出周期性的变化模式,这些周期性变化可能是年度的、季度的、月度的或周的,与季节或特定时间段相关。...随机性(Irregularity):时间序列数据中可能会包含随机波动或不规则变动,这些变动往往是不可预测的,如自然灾害、意外事件等。...样本的构成考虑到时序的周期和时序长度的trade-off, 天、周同比往往在业务场景中是具备明显特征的。 因此, 我们可以考虑短时时序 + 周期时序 组合为一条输入样本。

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    掌握时间序列特征工程:常用特征总结与 Feature-engine 的应用

    以下是一些常见的时间序列特征工程技术: 滚动统计量:计算时间窗口内的统计量,如平均值、中位数、标准偏差、最小值和最大值。这些统计量可以捕捉到时间序列在不同时间段的行为变化。...差分和季节差分:计算时间序列的一阶差分(即当前值与前一个值的差)或季节性差分(如当前值与前一年同一天的值的差)来帮助去除趋势和季节性影响。...特征选择: 提供基于各种统计检验和模型性能的特征选择方法,例如基于相关系数、卡方检验、递归特征消除等。 特征组合: 支持创建特征的交互项,如两个变量的乘积或其他复合关系。...我们将滞后频率设置为1小时和24小时,代码将为上面定义的每个变量创建2个单独的特征。...总结 时间序列数据的分析对于许多领域如金融、气象和销售预测至关重要。本文首先总结了常用的时间序列特征,例如滚动统计量、滞后特征、季节差分等,这些特征有助于揭示数据的底层模式和趋势。

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    软件测试|Python数据可视化神器——pyecharts教程(七)

    它以日历的形式展示数据,将时间与数据值结合在一起,使得数据的周期性和趋势在日历的视觉布局中更加直观和易于理解。...日历图通常用于展示时间序列数据的周期性、趋势和模式。它适用于各种领域,如气候数据、销售数据、股票价格、社交媒体活动等。通过日历图,用户可以更容易地发现数据中的季节性变化、周期性趋势以及异常值。...除了用于展示时间序列数据外,日历图还可以用于计划和时间管理,例如将日历图用于标记某个时间段的任务和事件,以帮助用户更好地规划和安排时间。...:我们可以通过移动左下角的标尺来看的不同热力的图像展示,如下图:总结这只是一个简单的例子,你可以根据需要自定义图表样式和数据,以满足你的具体需求。...在Pyecharts的官方文档中,你可以找到更多关于日历图和其他图表的详细用法和选项。

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    python decode encode

    unicode:unicode定义了,一个“字符”和一个“数字”的对应,但是并没有规定这个“数字”在计算机中怎么保存。(就像在C中,一个整数既  可以是int,也可以是short。...它使用unicode定义的“字符”“数字”映射,进而规定了,如何在计算机中保存这个数字。其它的utf16等都是  unicode实现。  gbk:类似utf8这样的“编码”。...但是它没有使用unicode定义的“字符”“数字”映射,而是使用了另一套的映射方法。而且,它还定义了如何在  计算机中保存。 ...虽然文件或者网页是文本的,但是在保存或者传输时已经被编码成bytes了,所以用"rb"打开的file和从socket读取的流是基于字节的.  "它们如果确实是一段“文本”,比如你想print出来看看。...字符集的定义是抽象的,与计算机无关。  编码字符集:是一个从整数集子集到字符集抽象元素的映射。即给抽象的字符编上数字。如gb2312中的定义的字符,每个字符都有个整数和它对应。

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    干货 | 20个教程,掌握时间序列的特征分析(附代码)

    有时候,你也可以将秒钟和分钟作为时间序列的间隔,如每分钟的点击次数和访客数等等。 为什么我们要对时间序列进行分析呢? 因为当你想对一个序列进行预测时,首先要完成分析这个步骤。...要做好时间序列分析,必须要理解序列的内在属性,这样才能做出更有意义且精准的预测。 2、如何在 Python 中引入时间序列?...那么,如何区分“周期”和“季节”呢? 如果序列中的模式不是以日历中特定间隔循环出现的,那么就是周期。因为与季节性不同,周期作用通常受到商业或社会经济等因素的影响。...因此,季节性的类型由时钟或日历决定: 一天中的小时 月份中的日期 星期 月份 年份 不过,如果你想对季节性做一个明确的检验,可以使用自相关函数 (ACF) 图,接下来的部分会做相关详细介绍。...自相关系数图 16、如果处理时间序列中的缺失值? 有时候,时间序列中会出现缺失的值或日期。这意味着,某些数据没有获取到,或者无法对这些时间段进行观测。

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    Chronos: 将时间序列作为一种语言进行学习

    作者更喜欢统一的分位数分组,据说是要适应不同数据集的可变性,因为预测范围受到预定义的最小值和最大值的限制。另外就是还添加了用于填充和序列结束的特殊标记。...KernelSynth组装GP核来创建新的时间序列,利用一组基核来处理常见的时间序列模式,如趋势、平滑变化和季节性。通过随机选择这些核,并通过加法或乘法将其组合在一起,产生不同的时间序列数据。...季节性传统模型的竞争表现表明,这些数据集(主要来自能源和运输部门)具有很强的季节性趋势。...它们的表现甚至超过了ForecastPFN和GPT4TS(微调GPT2),显示出作为通用时间序列预测器的显著前景。...微调小型模型也显示了显著的性能改进,使其在零样本设置和最佳任务特定模型中优于大型Chronos变体。

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    Spark中的聚类算法

    Spark - Clustering 官方文档:https://spark.apache.org/docs/2.2.0/ml-clustering.html 这部分介绍MLlib中的聚类算法; 目录:...,它将数据聚集到预先设定的N个簇中; KMeans作为一个预测器,生成一个KMeansModel作为基本模型; 输入列 Param name Type(s) Default Description featuresCol...,同时支持EMLDAOptimizer和OnlineLDAOptimizer,生成一个LDAModel作为基本模型,专家使用者如果有需要可以将EMLDAOptimizer生成的LDAModel转为DistributedLDAModel...:所有数据点开始都处在一个簇中,递归的对数据进行划分直到簇的个数为指定个数为止; Bisecting k-means一般比K-means要快,但是它会生成不一样的聚类结果; BisectingKMeans...是一个预测器,并生成BisectingKMeansModel作为基本模型; 与K-means相比,二分K-means的最终结果不依赖于初始簇心的选择,这也是为什么通常二分K-means与K-means结果往往不一样的原因

    2.1K41

    Python用广义加性模型GAM进行时间序列分析

    在这个分析中,我们使用默认的线性增长模型。 季节性变化。这是使用傅里叶级数模型化的,它只是一种近似周期函数的方法。我们可以指定我们是否预计每周或/和年度趋势存在。 特别活动。...这是一个反拟合过程的要点,总结了以下步骤: 步骤0:为一个预测器定义一个函数并计算出结果的误差。 步骤1:为最能减少错误的下一个预测器推导一个函数。...我们可以根据时间段对它们进行切片,而不是随着时间对我们的数据点进行采样。...图8.比较不同的先前值导致的预测误差。 除了调整先行者之外,我们还可以调整基础增长模型,季节性趋势和特殊事件的设置。对我们的数据进行可视化也有助于我们识别和删除异常值。...概要 时间序列分析是一种技术,可以推导出一段时间内的趋势,可用于预测未来的数值。广义相加模型(GAM)通过识别和累加多个函数来实现这一点,从而得到最适合数据的趋势线。

    1.9K20

    shell 拼接换行字符串_Linux中shell字符串分隔、字符串替换、字符串拼接

    大家好,又见面了,我是你们的朋友全栈君。 1、从properties文件中读取变量 SERVER_NAME=`sed ‘/project.config/!...=project.config,文件名:conf/dubbo.properties 2、字符串替换 ${变量/查找/替换值} 一个’/’表示替换第一个’//’表示替换所有,当查找出中出现了一些需要转义的需要加上...”: “str #中间可以出现别的字符串 str4=”name: str” #这样写也可以 str5=”{name}Script: {str}” #这个时候需要给变量名加上大括号 echo $str1...echo $str2 echo $str3 echo $str4 echo $str5 运行结 版权声明:本文内容由互联网用户自发贡献,该文观点仅代表作者本人。...如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容, 请发送邮件至 举报,一经查实,本站将立刻删除。

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