在实际的生活中，我们使用最频繁的一个概念就是环比，日环比、周环比、月环比等等。但是在实际需求中，还有一些特殊的环比需求：
相比朴素法，就是考虑了季节性，也就是说将同期的最后一次观测值作为本期的预测值，比如预测本周的数值，那么就将上周的周一观测值作为本周的周一预测值，上周的周二观测值作为本周的周二预测值，以此类推。
今天的中国迫切需要制定低碳政策，同时解决当地的空气污染问题。本研究使用差异中的差异模型来估计直接解决 CO2 排放的中国排放交易计划 (ETS) 也通过减少 PM2.5 产生协同效益的程度。利用2005年1月至2017年12月中国297个城市的月PM2.5浓度和天气数据，我们发现（1）中国ETS使PM2.5浓度降低了4.8%，而且这种降低效果在夏季最强。结果通过稳健性测试得到证实，包括倾向得分匹配、马氏距离匹配、两个安慰剂测试和控制大气策略。（2）ETS试点对试点城市300公里范围内的周边非试点城市具有积极的溢出效应，尤其是对下风的周边非试点城市，ETS的协同效益主要是企业采取减排活动和调整产业结构的结果。（3）中国碳交易试点在碳交易量大、碳交易价格高的地区协同效益更大。(4)中国ETS造成的PM2.5浓度降低，每年可能避免23363人死亡，节省413.8亿美元的GDP。
俄勒冈州立大学eMapR 实验室的Justin Braaten编写的文档、应用程序和 API ，由Robert Kennedy 博士指导
最近我们被客户要求撰写关于马尔可夫区制转换动态回归的研究报告，包括一些图形和统计输出。
本文估计实际GDP增长率的两状态Markov区制转换动态回归模型 （点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。
重采样是时间序列分析中处理时序数据的一项基本技术。它是关于将时间序列数据从一个频率转换到另一个频率，它可以更改数据的时间间隔，通过上采样增加粒度，或通过下采样减少粒度。在本文中，我们将深入研究Pandas中重新采样的关键问题。
TS可能看起来像一个简单的数据对象，易于处理，但事实是，对于新手来说，在真正有趣的事情开始之前，仅仅准备数据集就可能是一项艰巨的任务。
市场风险指的是由金融市场中资产的价格下跌或价格波动增加所导致的可能损失（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。
摘要：区域失衡与一刀切政策之间的矛盾是当前中国空气污染控制的最大挑战之一。随着最近针对中国COVID-19大流行的第一级公共卫生应急响应（FLPHER）实施（到2020年2月22日确诊病例共77041例），全国范围内的人类活动大大减少，几乎所有经济活动活动被暂停。在这里，我们表明，这种情况代表了一个空前的“空窗期”，以探讨城市一级空气污染的短期排放控制效果。我们量化了第一级公共卫生应急响应引起的中国174个城市中NO2，SO2，PM2.5和PM10水平的变化。通过将广义加性模型，随机效应Meta分析以及天气研究和预测模型与化学分析相结合，建立了空气污染的机器学习预测模型。通过比较FLPHER期间的预测结果和观测结果，估算每个城市当前能源结构下的短期控制效果。我们发现，所有城市的短期排放控制效果在53.0％–98.3％范围内，而南部城市的效果明显强于北部城市（P <0.01）。与特大城市相比，中小城市对NO2和SO2的控制效果相似，但对PM2.5和PM10的影响更大。
EOS（Earth Observation System） 卫星是美国地球观测系统计划中一系列卫星的简称。经过长达8年的制造和前期预研究准备工作，第一颗EOS的上午轨道卫星于1999年12月18日发射升空，发射成功的卫星命名为Terra（拉丁语“地球”的意思），主要目的是观测地球表面。它是一个用一系列低轨道卫星对地球进行连续综合观测的计划。它的主要目的是：实现从单系列极轨空间平台上对太阳辐射、大气、海洋和陆地进行综合观测，获取有关海洋、陆地、冰雪圈和太阳动力系统等信息；进行土地利用和土地覆盖研究、气候的季节和年际变化研究、自然灾害监测和分析研究、长期气候变率和变化以及大气臭氧变化研究等；进而实现对大气和地球环境变化的长期观测和研究的总体（战略）目标。
向量表示是机器学习生态系统中的一个关键概念。无论进行什么样的任务，我们总是试图训练找所掌握的数据的意义而机器学中通常使用数字向量来对数据进行描述，发现隐藏的行为，产生有价值的见解。
23年7月，Antoine Doury等人在Climate Dynamics上发表了《Regional climate model emulator based on deep learning: concept and first evaluation of a novel hybrid downscaling approach》，主要介绍了一种新的气候模型降尺度方法的开发和评估。该方法旨在提高气候变化信息在局部尺度上的可靠性，这对于影响研究和政策制定至关重要。其核心是一种新颖的混合方法，结合了经验性统计降尺度方法和区域气候模型（RCM）。
美国国家航空航天局（NASA）地球科学数据和信息系统（ESDIS）项目是戈达德太空飞行中心飞行项目管理局下属地球科学项目部的一部分。作为ESDIS的关键组成部分，由美国独立设施的分布式网络运营12个互连的分布式活动档案中心（DAAC）
在处理时间序列问题时，人们通常使用跟随算法（将前一个时间单位的观测值作为当前时间的预测值）预测的结果作为预测性能的基准。
由于空气污染对公众健康的不利影响，人们一直非常关注。世界各国的环境部门都通过各种方法（例如地面观测网络）来监测和评估空气污染问题。全球的地面站及时测量了许多空气污染物，例如臭氧、一氧化碳、颗粒物。EPA（环境保护署）提供了空气污染数据，本文选择了颗粒物2.5（PM2.5）和空气质量指数（AQI）这两个关键变量，以可视化和分析空气污染的趋势和模式。PM2.5代表直径小于2.5微米的颗粒物浓度，AQI是综合考虑所有主要污染物的空气污染状况的整体指标。具体来说，此工作的数据源列出如下：
时间序列是由表示时间的x轴和表示数据值的y轴组成，使用折线图在显示数据随时间推移的进展时很常见。它在提取诸如趋势和季节性影响等信息方面有一些好处。
时间序列（或称动态数列）是指将同一统计指标的数值按其发生的时间先后顺序排列而成的数列。时间序列分析的主要目的是根据已有的历史数据对未来进行预测。本文我们会分享如何用历史股票数据进行基本的时间序列分析（以下简称时序分析）。首先我们会创建一个静态预测模型，检测模型的效度，然后分享一些用于时序分析的重要工具。
A Gentle Introduction to Autocorrelation and Partial Autocorrelation 自相关和偏自相关的简单介绍 自相关(Autocorrelation)和偏自相关(partial autocorrelation)图在时间序列分析和预测被广泛应用。 这些图以图形方式总结了时间序列中的观测值(observation)和先前时间步中的观测值(observation)之间关系的强度。自相关和偏自相关之间的区别对于初学者进行时间序列预测来说可能是困难并且疑惑的。
原文地址：https://machinelearningmastery.com/gentle-introduction-autocorrelation-partial-autocorrelation/
由于空气污染对公众健康的不利影响，人们一直非常关注。世界各国的环境部门都通过各种方法（例如地面观测网络）来监测和评估空气污染问题
摘要：地上生物量（AGB）和森林面积的时空动态会影响巴西亚马逊河的碳循环，气候和生物多样性。在这里，我们通过分析基于卫星的年度AGB和森林面积数据集来调查AGB和森林面积的年际变化。我们发现，2019年的森林总面积损失比2015年更大，这可能是由于最近放松森林保护政策所致。但是，2019年的AGB净亏损比2015年减少了三倍。在2010–2019年期间，巴西亚马逊的累计总亏损为4.45 Pg C，而总收益为3.78 Pg C，导致AGB净亏损为0.67 Pg C.森林退化（73％）对总AGB损失的贡献是森林砍伐（27％）的三倍，因为面积退化的程度超过了森林砍伐的程度。这表明森林退化已成为驱动碳损失的最大过程，应成为更高的政策重点。
人们很容易被丰富的数据和各种免费开源工具所吸引。在研究了quandl financial library和prophet modeling library之后，我打算试着探究简单的股票数据。我花了几天
上面这些在某些固定时间点周而复始的出现某种现象的，我们一般称之为周期性，那么在时间序列问题中，我们如何捕捉这些周期性呢？
如果您的时间序列数据具有连续的尺度或分布，则在某些机器学习算法将获得更好的性能。
中分辨率成像光谱仪(MODerate-resolution Imaging Spectroradiometer) -MODIS是Terra和Aqua卫星上搭载的主要传感器之一，两颗星相互配合每1-2天可重复观测整个地球表面，得到36个波段的观测数据，这些数据 将有助于我们深入理解全球陆地、海洋和低层大气内的动态变化过程，因此，MODIS在发展有效的、全球性的用于预测全球变化的地球系统相互作用模型中起着 重要的作用，其精确的预测将有助于决策者制定与环境保护相关的重大决策。
OPENINGBALANCE系列函数一共包含三个函数：OPENINGBALANCEMONTH函数，OPENINGBALANCEQUARTER函数，OPENINGBALANCEYEAR函数。
可观测性成本正在飙升，因为企业努力通过高性能和 24/7 可用性来提供最佳客户满意度。
18000座电厂温室气体排放量占全球总排放量的30％，其中包括了每年大约150亿公吨的二氧化碳，燃烧矿物燃料产生的污染物也严重降低了空气质量和公共卫生，因此会导致心脏病和呼吸系统疾病以及肺癌，这将接近全世界十分之一的人口死亡数量。
各位水友大家好，自从上一次发布了改版的推文说明之后，大喵和村长收到了很多水友的问题，我们也对这些问题进行了回复，希望能对大家R语言的学习有所帮助，在此先谢谢各位的支持！本期我们精心挑选了一位水友遇到的问题进行知识分享，希望大家踊跃提问，在此再次谢过了！
我们复制了Ghysels（2013）中提供的示例。我们进行了MIDAS回归分析，来预测季度GDP增长以及每月非农就业人数的增长。预测公式如下
选自towardsdatascience 作者：William Koehrsen 机器之心编译 参与：Jane W、蒋思源 作为探索时间序列的第一步，Python 中的加法模型是必经之路。本文使用Facebook 开发的预测工具Prophet和金融数据集探索如何对时序数据进行建模与分析。加法模型可以快速构建与部署，并解释和预测不确定性，是我们进一步采用LSTM等深度模型进行建模的基础。 时间序列是我们日常生活中最常见的数据类型之一。金融产品价格、天气、家庭能源使用量、甚至体重都具有变化规律。几乎每个数据科学
我们复制了Ghysels（2013）中提供的示例。我们进行了MIDAS回归分析，以预测季度GDP增长以及每月非农就业人数的增长。预测公式如下
主要功能是可以在线批量压缩图片，并可以在WP后台选择一个附件目录对其中的图片进行压缩。
一直以来，大众了解的SAS都是数据集操作，使用的方法是数据步和过程步。但其实，SAS这个庞大的系统中还隐藏了另一个平行世界——IML，在这个世界里，你需要一个像操作MATLAB一样的矩阵思维。 今天我们将介绍如何在SAS里玩穿越，将数据从矩阵变成SAS数据集，从SAS数据集再变成矩阵。它将大大方便我们的使用。 ---- 在SAS里玩穿越 | 【SAS Says·扩展篇】IML：穿越 本文要解决三个问题： 第一个问题：如何把SAS数据集转换为矩阵来处理？ 把数据集转换成矩阵来，在很多情况下处理起来会
数据分析是 NumPy 最重要的用例之一。 根据我们的目标，我们可以区分数据分析的许多阶段和类型。 在本章中，我们将讨论探索性和预测性数据分析。 探索性数据分析可探查数据的线索。 在此阶段，我们可能不熟悉数据集。 预测分析试图使用模型来预测有关数据的某些信息。
您将学习如何使用Prophet（在R中）解决一个常见问题：预测公司明年的每日订单。
摘要：气溶胶污染是发展中国家一个严重的环境问题。由于人口和经济的快速增长，亚洲在过去二十年中经历了人为气溶胶的快速变化。以气溶胶光学深度 (AOD) 为代表的气溶胶载荷如何在本世纪演变仍然是一个悬而未决的问题，特别是在过去十年中，中国和印度实施了旨在改善空气质量的清洁空气法案。根据 Terra 气溶胶反演和气溶胶再分析，2010 年华东地区 AOD 趋势有一个变化点，而印度次大陆 AOD 趋势持续增加，2000-2019 年没有检测到变化点。在华东地区，AOD 趋势为正，但在 2011 年至 2019 年（以下为后期）确定了负趋势。在印度次大陆，从 2000 年到 2019 年（以下简称整个时期），检测到持续的正趋势。所有这些趋势主要归因于硫酸盐气溶胶的变化。进一步分析气溶胶污染极端事件（APEE；定义为长期局部第 90 个 AOD 百分位上的每日 AOD）表明华东地区 APEE 量级在前期呈正趋势但在后一时期呈负趋势；由于硫酸盐气溶胶的增加，印度次大陆在整个时期表现出积极的趋势。华东地区APEE在前一时期变得更加频繁，而在后一时期则不太频繁；在印度次大陆，在整个期间检测到更频繁的 APEE。与AOD趋势一致，华东地区晴空辐射在地表呈负趋势，在大气呈正趋势，和前一时期大气顶部的负趋势；在后一时期出现了幅度更大的相反趋势。在印度次大陆，整个时期的晴空辐射趋势在地表、大气和顶部分别为-1.4±0.38、+1.7±0.31和+0.5±0.16W m-2decade-1。晴天和全天条件下辐射趋势的比较表明，吸收气溶胶在大气中的辐射收支中占主导地位，现代研究与应用回顾性分析第 2 版 (MERRA-2) 的气溶胶再分析可能会高估辐射对云的响应。这项研究提供了对世界上两个重度污染地区气溶胶及其极端事件和辐射的长期趋势的最新分析，其结果对评估环境和气候影响具有重要意义亚洲正在进行的空气净化行动。
【SAS Says·扩展篇】IML 分6集，回复【SASIML】查看全部： 入门 | SAS里的平行世界 函数 | 函数玩一玩 编程 | IML的条件与循环 模块 | 5分钟懂模块 穿越 | 矩阵与数据集的穿越 作业 | 编一个SAS回归软件 ---- 一直以来，大众了解的SAS都是数据集操作，使用的方法是数据步和过程步。但其实，SAS这个庞大的系统中还隐藏了另一个平行世界——IML，在这个世界里，你需要一个像操作MATLAB一样的矩阵思维。 今天我们将介绍如何在SAS里玩穿越，将数据从矩阵变成S
我们复制了Ghysels（2013）中提供的示例。我们进行了MIDAS回归分析，来预测季度GDP增长以及每月非农就业人数的增长
数据预处理后，我们生成了大量的新变量（比如独热编码生成了大量仅包含0或1的变量）。但实际上，部分新生成的变量可能是多余：一方面它们本身不一定包含有用的信息，故无法提高模型性能；另一方面过这些多余变量在构建模型时会消耗大量内存和计算能力。因此，我们应该进行特征选择并选择特征子集进行建模。
本说明介绍使用Student-t改进的GARCH（1,1）模型对汇率对数收益进行贝叶斯估计。
预测通常被认为是报告的发展。报告可以帮助我们回答，发生了什么事？预测有助于回答下一个逻辑问题，将会发生什么？
本说明介绍了具有Student-t改进的GARCH（1,1）模型的贝叶斯估计方法。
行为风险因素监测系统（BRFSS）是一项年度电话调查。BRFSS旨在确定成年人口中的风险因素并报告新兴趋势。例如，调查对象被询问他们的饮食和每周体育活动、HIV/AIDS状况、可能的吸烟情况、免疫接种、健康状况、健康日数-与健康相关的生活质量、医疗保健获取、睡眠不足、高血压认知、胆固醇认知、慢性健康问题、酒精消费、水果和蔬菜消费、关节炎负担以及安全带使用情况等。
EllipticEnvelope假设数据是正态分布的，并且基于该假设，在数据周围“绘制”椭圆，将椭圆内的任何观测分类为正常（标记为1），并将椭圆外的任何观测分类为异常值（标记为-1）。 这种方法的一个主要限制是，需要指定一个contamination参数，该参数是异常观测值的比例，这是我们不知道的值。
27. 每个行业每天成交额超过该行业中股票成交额80%分位数的股票的平均收益率是多少？
灰度图 ，Gray Scale Image 或是Grey Scale Image，又称灰阶图。把白色与黑色之间按对数关系分为若干等级，称为灰度。8位像素灰度分为256阶。用灰度表示的图像称作灰度图。除了常见的卫星图像、航空照片外，许多地球物理观测数据也以灰度表示。除了常见的卫星图像、航空照片外，许多地球物理观测数据也以灰度表示。以位场图像为例，把位场表示为灰度图，需要将位场观测值灰度量化，即将场的变化范围转换成256阶的灰度范围。由于位场的动态变化范围非常大，磁场可达数万个纳特，重力场也可能在数百个重力单位内变化，所以在显示为图像前通常需要对位场观测值进行拉伸或压缩。
在2024年2月16日，OpenAI宣布推出全新的生成式人工智能模型“Sora”。据了解，通过文本指令，Sora可以直接输出长达60秒的视频，并且包含高度细致的背景、复杂的多角度镜头，以及富有情感的多个角色。这意味着，继文本、图像之后，OpenAI将其先进的AI技术拓展到了视频领域。OpenAI表示，Sora是能够理解和模拟现实世界的模型的基础，这一能力将是实现AGI（通用人工智能）的重要里程碑。对于OpenAI视频生成模型的出现，业内其实早有预期，但仍有人评价称“比想象中来得更快”，亦有人振奋地表示“我们真的看到新工业革命来临”。像ChatGPT一样，Sora一经推出，在整个科技圈内掀起了一股新的浪潮，网上出现了比较多的Sora拆解分析博文，感兴趣的小伙伴可以自行搜索，本文主要用于对Sora进行科普并向大家介绍一些Sora相关的学习资源。
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