如何找到两个具有不同时间值的趋势之间的相关性_如何找到两个变量之间的相关性，但跨越不同的时间线(“滞后相关性”)_具有单一输出的两个时间序列之间的互相关性 - 腾讯云开发者社区 - 腾讯云

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漫画：如何在数组中找到和为 “特定值” 的两个数？

我们来举个例子，给定下面这样一个整型数组（题目假定数组不存在重复元素）：我们随意选择一个特定值，比如13，要求找出两数之和等于13的全部组合。...由于12+1 = 13，6+7 = 13，所以最终的输出结果（输出的是下标）如下：【1， 6】【2， 7】小灰想表达的思路，是直接遍历整个数组，每遍历到一个元素，就和其他元素相加，看看和是不是等于那个特定值...第1轮，用元素5和其他元素相加：没有找到符合要求的两个元素。第2轮，用元素12和其他元素相加：发现12和1相加的结果是13，符合要求。按照这个思路，一直遍历完整个数组。...在哈希表中查找7，查到了元素7的下标是7，所以元素6（下标是2）和元素7（下标是7）是一对结果：按照这个思路，一直遍历完整个数组即可。...= i) { resultList.add(Arrays.asList(i,map.get(other))); //为防止找到重复的元素对

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如何从有序数组中找到和为指定值的两个元素下标

如何从有序数组中找到和为指定值的两个元素下标?...例如:{2, 7, 17, 26, 27, 31, 41, 42, 55, 80} target=72.求得值为17和55,对应下标为:2,8 思考下,只要将元素自己与后面的所有元素相加计算一下,就能找到对应的两个值...换个思路,在这个有序数组中,可以使用2个指针分别代表数组两侧的两个目标元素.从目标数组的两侧,向中间移动;当两个指针指向的元素计算值,比预定值target小了,那左侧指针右移下,重新计算;当计算值大于target...时,右侧指针左移下,直到两个元素和与target相等.这种方法叫做搜索空间缩减,这也是这道题的关注点.这种方法的时间复杂度只有O(2*n)(非严谨说法),是非常高效的一种方法了....一起看下指针如何移动的, 1. 2+80>72,j左移; 2. 2+55<72,i右移 3. 7+55<72,i右移 4. 17+55=72,计算结束可见,两个指针只移动了3次,就计算出结果

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一个类如何实现两个接口中同名同参数不同返回值的函数

假设有如下两个接口: public interface IA { string GetA(string a); } public interface IB { int GetA(string... a); } 他们都要求实现方法GetA,而且传入的参数都是一样的String类型,只是返回值一个是String一个是Int,现在我们要声明一个类X,这个类要同时实现这两个接口: public class... X:IA,IB 由于接口中要求的方法的方法名和参数是一样的,所以不可能通过重载的方式来解决,那么我们该如何同时实现这两个接口拉?...解决办法是把其中的不能重载的方法直接写成接口的方法,同时要注意这个方法只能由接口调用,不能声明为Public类型的.所以X的定义如下: public class X:IA,IB { public...IB.GetA(string a)//实现IB接口 { Console.WriteLine("IB.GetA"); return 12; } } 同样如果有更多的同名同参不同返回值的接口

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时间序列分析中的自相关

什么是自相关以及为什么它在时间序列分析中是有用的。在时间序列分析中，我们经常通过对过去的理解来预测未来。为了使这个过程成功，我们必须彻底了解我们的时间序列，找到这个时间序列中包含的信息。...我们不是测量两个随机变量之间的相关性，而是测量一个随机变量与自身变量之间的相关性。因此它被称为自相关。 相关性是指两个变量之间的相关性有多强。...如果值为1，则变量完全正相关，-1则完全负相关，0则不相关。对于时间序列，自相关是该时间序列在两个不同时间点上的相关性(也称为滞后)。也就是说我们是在用时间序列自身的某个滞后版本来预测它。...数学上讲自相关的计算方法为: 其中N是时间序列y的长度，k是时间序列的特定的滞后。当计算r_1时，我们计算y_t和y_{t-1}之间的相关性。 y_t和y_t之间的自相关性是1，因为它们是相同的。...因此在对该数据建立预测模型时，下个月的预测可能只考虑前一个值的~15个，因为它们具有统计学意义。在值0处的滞后与1的完全相关，因为我们将时间序列与它自身的副本相关联。

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终于把时间序列分析的关键点全讲清楚了！

回归：给定多个时间序列以及与这些序列对应的一个额外的值，找到其中的关系。分类：给定多个时间序列，将它们按照相似性进行分类。 .........对于一个时间序列过程，定义随机变量是在不同时间点的测量。它们之间的依赖关系由自协方差和自相关函数描述，添加“auto”前缀以表示两个随机变量测量具有相同的数量。...可以很直观的看出时间序列不同lag之间的相关性。Correlogram会告诉时间序列分析师很多关于时间序列的信息，包括趋势的存在、季节性变化和短期相关性。这里用一些例子来说明。...Example - alternating data 没有趋势或季节性但在大值和小值之间交替的时间序列数据显示下图中，并且在奇数滞后时具有负自相关，在偶数滞后时具有正自相关。... ，即以及严格平稳性和弱平稳性之间的区别在于，后者仅假设前两个矩（均值和方差）随时间是恒定的，而前者假设较高的矩也是恒定的。

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15分钟进击Kaggle大赛top2%

，趋势相关性能帮助我们了解训练趋势和测试趋势之间的相似程度，而上述特征有99%的相关性，说明并无太多噪声。...趋势变化：趋势方向中的突然性和重复性变化都有可能暗示噪声的出现，但是这类特征的改变也可能会因为其他特征上每个分箱人数不同而产生。从而导致不同分箱上的违约率不具有可比性。...以下特征没有保持相同的趋势，因此趋势相关性较低，为85%。这两个指标都可用于去除噪声特征。 ?...此外，你不能使用特征重要性来识别这些有噪声的特征，因为它们可能相当重要，但同时也会存在噪声! 使用不同时间段的测试数据会使得效果更好，因为这样你就可以确保特征趋势是否随着时间的推移而保持不变。...模型监控由于featexp计算两个数据集之间的趋势相关性，因此可以很容易地用于模型监控，每次重新训练模型时，新的训练数据都可以与经过良好测试的训练数据(通常是你第一次构建模型时的训练数据)进行比较。

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进入 kaggle 竞赛前 2% 的秘诀

这是因为模型正在学习一些在测试数据中不适用的东西。趋势相关性有助于理解训练集 / 训练集趋势的相似性，并用于计算训练集和测试集的平均目标值。上述特征具有99%的相关性。似乎不是噪声!...下面的特征不具有相同的趋势，因此具有低的趋势相关性85%。这两个指标可以用来去掉噪声特征。 ? 噪声特征示例当有很多特征并且它们彼此相关时，降低-低趋势相关特征效果很好。...使用来自不同时间段的测试数据会更有效，因为这样您就可以确定特性趋势是否会随着时间的推移而保持不变。...get_trend_stats() 返回Dataframe 让我们尝试在数据中删除趋势相关性较低的特征，看看结果如何改进。 ?...理解为什么一个特征是应该要去掉的 7、模型的监控由于featexp计算两个数据集之间的趋势相关性，因此它很容易用于模型监控。

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这些“秘密武器”，让你轻松跻身Kaggle前2%

这是因为，模型从测试集里学到的一些东西，在验证集中不适用。趋势相关性可以告诉我们训练集和测试集趋势的相似度，以及每个区间的平均值。上面这个例子中，两个数据集的相关性达到了99%。...用与训练集不同时间段的数据来做测试集可能会比较好。这样就能看出来数据是不是随时间变化的了。...用趋势相关性进行不同特征选择得到的的AUC值我们可以看到，丢弃特征的相关性阈值越高，排行榜（LB）上的AUC越高。只要注意不要丢弃重要特征，AUC可以提升到0.74。...EXT_SOURCE_1的特征与目标图具有较高EXT_SOURCE_1值的客户违约率较低。但是，第一个区间（违约率约8％）不遵循这个特征趋势（上升并下降）。...了解泄漏特征的问题所在能让你更快地进行调试。 ? 理解为什么特征会泄漏模型监控由于featexp可计算两个数据集之间的趋势相关性，因此它可以很容易地利用于模型监控。

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如何在Kaggle比赛上击败98%的对手？你需要一份七步秘笈

上面这个特征，两个集子的相关性达到99%。很好，一点也不嘈杂的样子。...用 (与训练集) 不同时间段的数据来做测试集，可能会比较好。这样，就能看出来数据是不是随时间变化的了。请看下面的示范。...△ EXT_SOURCE_1的特征与目标图具有较高EXT_SOURCE_1值的客户违约率较低。但是，第一个区间（违约率约8％）不遵循这个特征趋势（上升然后下降）。...但是，对于像逻辑回归这样的线性模型，这些特殊值和空值应该用来自具有相似违约率的区间的值来估算，而不是简单地用特征均值。 4. 特征重要性 Featexp还可以帮助衡量特征的重要性。...模型监控由于featexp可计算两个数据集之间的趋势相关性，因此它可以很容易地用于模型监控。

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这些“秘密武器”，让你轻松跻身Kaggle前2%

训练集和测试集特征趋势的对比为了衡量噪音影响程度，featexp会计算两个指标：趋势相关性 (从测试绘图中可见) ：如果一个特征在训练集和测试集里面表现出来的趋势不一样，就有可能导致过拟合。...这是因为，模型从测试集里学到的一些东西，在验证集中不适用。趋势相关性可以告诉我们训练集和测试集趋势的相似度，以及每个区间的平均值。上面这个例子中，两个数据集的相关性达到了99%。...用与训练集不同时间段的数据来做测试集可能会比较好。这样就能看出来数据是不是随时间变化的了。...用趋势相关性进行不同特征选择得到的的AUC值我们可以看到，丢弃特征的相关性阈值越高，排行榜（LB）上的AUC越高。只要注意不要丢弃重要特征，AUC可以提升到0.74。...了解泄漏特征的问题所在能让你更快地进行调试。理解为什么特征会泄漏模型监控由于featexp可计算两个数据集之间的趋势相关性，因此它可以很容易地利用于模型监控。

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数据信息汇总的7种基本技术总结

1、集中趋势:平均值，中位数，众数集中趋势是一种统计测量，目的是确认最典型的个体，找到最能够代表整个组的单个数值。它可以提供对数据集中“典型”数据点的准确描述。...要找到中位数，必须首先按量级(升序或降序)对数据进行排序。如果数据集包含奇数个观测值，则中位数为中间值。如果有偶数个观测值，中位数是两个中间值的平均值。众数:众数是数据集中出现频率最高的值。...4、相关性和协方差 相关性和协方差是描述数据集中两个变量之间关系的两种度量。 相关性：相关性衡量两个变量之间线性关系的强度和方向。...与相关性不同，协方差不衡量关系的强度，其值不受约束，因此比相关性更难解释。这两个度量对于理解数据中不同变量之间的关系至关重要，这有助于预测建模和其他统计分析。...它们提供了两个或多个变量之间相互关系的基本图景，可以帮助找到它们之间的相互作用。总结对数据进行总结是数据分析过程中至关重要的一步。

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大神教你用Python预测未来：一文看懂时间序列（值得收藏）

常数均值一个平稳序列在时间上具有一个相对稳定的均值，这个值没有减少或者增加的趋势。围绕常数均值的小的变化，使我们更容易推测未来。在某些情况下，相对于平均值的变量比较小，使用它可以很好地预测未来。...自相关是使用单个变量创建预测的一种情况，因为如果没有相关性，就不能使用过去的值来预测未来；当有多个变量时，则可以验证因变量和独立变量的滞后之间是否存在相关性。...每一个时间序列可以分为三个部分：趋势、季节性和残差，残差是将前两部分从序列中去除后剩下的部分，使用这种分割方法之后：显然，该序列具有上升趋势，在每一年的年底到年初之间达到峰值，在4月和9月之间达到最低值...在这个例子中，第一个滞后与当前周期具有高度相关性，因为前一周的价格历史上没有显著变化，在相同的情况下，第 26 个滞后呈现负相关，表明与当前时期相反的趋势，可能原因是一年内不同时期供需不同。...预测具有 2 个时滞的自相关性，并且相对于预测值有很大的方差误差。指数滑动平均: 上述简单滑动平均模型具有同等地处理最后 X 个观测值并完全忽略所有先前观测值的特性。

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R语言交互可视化分析房屋市场：arima、VAR时间序列、XGBoost、主成分分析、LASSO可视化报告

创建预测模型：使用预测模型，以更好的了解行业未来的发展趋势： SARIMA 时间序列模型基于arima时间序列模型之上，考虑了季节性因素。...把过去的值（AR）、过去的预测误差（MA）、过去值之间的差异（I）和季节长度（S）作为预测参数。通过对PACF和ACF的分析，找到最优参数，来进行预测。...LASSO Lasso算法是一种监督算法，尝试找出所有独立变量与目标变量之间的相关性。Lasso变量的系数逼近零,实现收缩。通过交叉验证找到最佳约束参数。...XGBoost模型在面对有明显趋势的时间序列数据并不占优。以三个预测模型作为参考，但是基本上都预示了房价在未来会稳定上涨的趋势。...其他可能性因素相关性分析结果：下图从左至右分别是相关系数矩阵、PCA和LASSO算法结果的可视化额外的24个因素中，虽然不同的方法结果有所不同，总的来说教育产业相关的指标均表现出较高的相关性，可以得出结论

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干货 | 季节性的分析才不简单，小心不要在随机数据中也分析出季节性

去趋势算法这是一个消除趋势依赖的过程，这种依赖可能在时间序列中出现。我使用差分方法来检查数据的趋势依赖性。假设你有一个数据集，它具有很强的年度季节性趋势。...在差分中，你基本上是减去最相关的先前值来考虑趋势。例如，从时间序列中删除一个「向右上方」的趋势，本质上就是将图形在平面上旋转，留下「向右走」，但消掉「向上走」。...之前和之后：稳定时间序列因此，我推断，通过移除特定类型的趋势，并将结果序列与原始序列进行比较，我们可以判断特定序列对原始时间序列的「影响」程度。下面是每个不同的过程如何影响序列。...这意味着，当该变化是 12 个时间段(在我们的例子中是几个月)的倍数时，原始序列和其移位版本之间的相关性最高，表明了每年的季节性趋势。这些图中的蓝色区域表示这些相关度量的置信区间。...在我看来，时间序列的总体趋势比季节趋势对时间序列的影响要大得多。所以，长话短说，（不好意思，其实说来话长！）我并没有找到压倒性的证据来表明，季节性在我们的序列中扮演了很重要的角色。

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机器学习知识点：表格数据特征工程范式

时序差分差分是指计算连续观测值之间的差异，通常用于获取平稳的时间序列。通过计算连续观测值之间的差异，可以将非平稳的时间序列转换为平稳的时间序列。平稳的时间序列更容易建立模型和进行预测分析。...交互作用方法的一个例子是将两个特征相乘，以创建一个新的特征，表示这两个特征之间的相互影响。数值计算在特征之间进行交互操作的一种常见方法是使用乘法、除法、加法和减法。...决策树编码在决策树离散化中，决策树被用来找到最佳的分割点，以将连续的特征值划分为不同的离散区间。特征映射映射方法是一种将特征进行重新映射以达到某种目的的技术。...它通过分析两个数据集之间的相关性，找到它们之间最大化的相关性模式。 CCA 的目标是找到一组线性变换，使得在新的特征空间中，两个数据集之间的相关性达到最大。...方差指数：衡量时间序列数据中的方差指数。对称性检查：检查时间序列数据的对称性。是否存在重复的最大值：检查时间序列数据中是否存在重复的最大值。局部自相关：计算时间序列数据的局部自相关性。

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干货 | 季节性的分析才不简单，小心不要在随机数据中也分析出季节性

去趋势算法这是一个消除趋势依赖的过程，这种依赖可能在时间序列中出现。我使用差分方法来检查数据的趋势依赖性。假设你有一个数据集，它具有很强的年度季节性趋势。...在差分中，你基本上是减去最相关的先前值来考虑趋势。例如，从时间序列中删除一个「向右上方」的趋势，本质上就是将图形在平面上旋转，留下「向右走」，但消掉「向上走」。...之前和之后：稳定时间序列因此，我推断，通过移除特定类型的趋势，并将结果序列与原始序列进行比较，我们可以判断特定序列对原始时间序列的「影响」程度。下面是每个不同的过程如何影响序列。...这意味着，当该变化是 12 个时间段(在我们的例子中是几个月)的倍数时，原始序列和其移位版本之间的相关性最高，表明了每年的季节性趋势。这些图中的蓝色区域表示这些相关度量的置信区间。...在我看来，时间序列的总体趋势比季节趋势对时间序列的影响要大得多。所以，长话短说，（不好意思，其实说来话长！）我并没有找到压倒性的证据来表明，季节性在我们的序列中扮演了很重要的角色。

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AAAI 2024 | MSGNet：学习多尺度序列之间的相关性以进行多元时间序列预测

然而，在理解多个时间序列在不同时间尺度上的变化序列间相关性方面，仍存在重大的研究空白，这一领域在文献中受到的关注有限。...此外，MSGNet还具有自动学习可解释的多尺度序列间相关性的能力，即使在应用于分布外样本时，也表现出强大的泛化能力。综上，该论文的一个核心出发点就是：多变量之间的关系在具有多尺度性。...研究者以下图为例，其中在时间尺度1上，我们可以观察到两个时间序列之间的正相关，而在较短的时间尺度2上，我们可能会注意到它们之间的负相关。通过使用基于图的方法获得了两个不同的图结构。...将时间序列映射到频域，找到topK的主要频率，作为scale。...下图为飞行预测结果的可视化图，MSGNet紧密地反映了真实情况，而其他模型在特定时间段内出现了明显的性能下降。图中的峰值和谷值与关键的飞行数据事件、趋势或周期性动态相一致。

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吐血整理：24种可视化图表优缺点对比，一图看懂！

这通常用于展示值在一段时间内的变化，或者其组织方式的细节，例如，预算拨款如何逐月使用。...优点：用来显示统计分布和概率的基本图表类型缺点：看图者有时会把直方图误认为条形图 11 折线图显示值如何变化的一些相互连接的点，通常随时间的推移而变化（连续数据）。...优点：大家都熟悉的形式；非常适合于一目了然地表现趋势缺点：如果我们重点关注趋势线，将更难看到和探讨离散的数据点；太多的趋势线使得人们很难看到任何单根的线 12 棒棒糖图类似于点图，但在单个测量值上绘制两个点...，用一根线连接，以显示两个值之间的关系。...优点：既适合水平又适合垂直的紧凑的图表形式；当两个变量之间的差异最重要时，非常适合在它们之间进行多次比较缺点：当变量“翻转”（高值是前一个棒棒糖图中的低值）时，多个棒棒糖图之间的比较可能令人困惑；值相似的多个棒棒糖图

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