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时间序列的R语言实现

这部分是用指数平滑法做的时间序列的R语言实现，建议先看看指数平滑算法。...查看预测误差是否按0正态分布，可以查看预测误差的直方图和以0和相同标准误差呈正态分布的曲线图，两者对比查看。...还是用R中的HoltWinters()方法，这里我们需要用到alpha和beta两个参数，所以只需要设置gamma=FALSE就行。给女性裙子边缘直径的变化这个时间序列做预测模型过程如下： ?...改时间序列预测的误差项平方和SSE结果是16954.18。 查看预测结果时间序列图： ? ? 上图可以看出，除了预测结果有很小的滞后外，预测值时间序列和实际值序列很接近。...从图上，可以看出，霍特季节性指数平滑方法在做这个时间序列的季节性预测时很成功，预测结果与原始数据的11月销售高峰很贴切。 接下来，对未来做预测，还是用forecast包。 ? ?

3.1K90

R语言时间序列分析的最佳实践

以下是我推荐的一些R语言时间序列分析的最佳实践：准备数据：确保数据按照时间顺序进行排序。检查并处理数据中的缺失值和异常值。...确定时间间隔（例如每日、每周、每月）并将数据转换为适当的时间序列对象（如xts或ts）。可视化数据：使用绘图工具（如ggplot2包）绘制时间序列的趋势图，以便直观地了解数据的整体情况。...拟合时间序列模型：根据数据的特征选择适当的时间序列模型，如ARIMA、GARCH等。使用模型拟合函数（如arima、auto.arima）对数据进行拟合，并估计模型的参数。...比较不同模型的性能，选择表现最好的模型作为最终模型。预测未来值：使用拟合好的时间序列模型对未来值进行预测。绘制预测结果的图表，并根据需要调整或改进模型。...这些最佳实践可帮助您在R语言中进行时间序列分析时更加规范和有效地工作。

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单细胞转录组的时间序列数据分析

利用时间是一个极其高级的规律。——恩格斯 单细胞转录组数据分析在阐述多细胞生物发育与疾病进程方面已经开发了多种新的方法，如比较有名的轨迹推断(TI，trajectory inference)。...Qi Qiu等在文章中的数据揭示了时间序列的转录因子活性和在单细胞水平上响应神经元激活的细胞状态轨迹。...我们知道，RNA水平的动态变化是由RNA转录、加工和降解的相互作用调控的。因此，要了解转录组在不同功能细胞类型中调控的机制，需要对基因表达的时间动态进行细胞类型特异性测量。...转录因子(TF)的调控活性可以通过将顺式调控序列与单细胞基因表达联系起来，以单细胞分辨率进行量化。...因为代谢标记可以捕捉RNA水平的快速变化，而通过3 '标记的UMIs检测新的RNA在很大程度上独立于基因结构，我们推断，从scNT-Seq中对新RNA和总RNA的单细胞配对测量可以用来计算按标记时间(单位时间的分子

1.7K31

R语言中基于表达数据的时间序列分析

聚类分析大家应该不陌生，今天给大家介绍一个用于基于时间序列的转录组数据的聚类分析R包Mfuzz。...此包的核心算法是基于模糊c均值聚类（Fuzzy C-Means Clustering，FCM）的软聚类方法，它的特色就是把聚类的特征进行归类，而不是像K-mean一样的样本的聚类。...⼀般来讲C要远远⼩于聚类样本的总个数，同时要保证C>1。对于m，它是控制算法的柔性的参数，如果m 过⼤，则聚类效果会很次，⽽如果m过⼩则算法会接近硬聚类(HCM)聚类算法。...首先看下包的安装： BiocManager::install('Mfuzz') 接下来我们通过实例来看下包的使用： ##数据载入 data(yeast) ##缺失值的处理 yeast.r <-...filter.NA(yeast, thres=0.25) yeast.f <- fill.NA(yeast.r,mode="mean")#还可以是knn/wknn ##表达水平低或者波动小的数据处理

1.1K20

转录组数据的时间序列分析，你学会了吗

上周的公众号处理了不同时间序列的数据集，但因为是内置的数据集，很多分析流程都已经被pipeline函数包装了，那如果是自己的时间序列数据集该怎么分析呢？...gene.count) = tmp$gene_id library(stringr) colnames(gene.count) = str_split(fs,'_',simplify = T)[,4] ##提出时间序列...4,1:4] dim(dat) library(limma) avereps_df <- t(limma::avereps( t(dat) , ID = colnames(dat)))##对相同时间序列的表达值取平均...) = str_split(fs,'_',simplify = T)[,4] ##提出时间序列 gene.count[1:4,1:4] dat=gene.count ##便于后续差异分析 temp...= 12) 保存数据 save(cl.thres, gcSample,file = 'output/step3_mfuzz_results.Rdata') ---- 听说还有一个包也可以做转录组数据的时间序列分析

2.6K10

R语言基于递归神经网络RNN的温度时间序列预测

但是数据中的每个时间序列的度量尺度都不同（例如，温度通常在-20至+30之间，但以毫巴为单位的大气压约为1,000）。您将独立地标准化每个时间序列。...首先，将先前读取的R数据帧转换为浮点值矩阵（我们丢弃包含文本时间戳记的第一列）： data <- data.matrix(data[,-1]) 然后，您可以通过减去每个时间序列的平均值并除以标准差来预处理数据...先前的方法首先使时间序列平坦化，从而从输入数据中删除了时间概念。我们将尝试一个递归序列处理模型-它应该非常适合此类序列数据，因为与第一种方法不同，正是因为它利用了数据点的时间顺序。...RNN特别依赖于顺序或时间的：它们按顺序处理输入序列的时间步长，重新排列时间步长可以完全改变RNN从序列中提取的表示形式。这正是它们在序列问题（例如温度预测问题）上表现良好的原因。...更进一步 为了提高温度预测问题的性能，您可以尝试其他许多方法： 调整堆叠设置中每个循环图层的单位数。 调整RMSprop 优化器使用的学习率 。

1.2K20

R语言估计时变VAR模型时间序列的实证研究分析案例

p=3364 加载R包和数据集 上述症状数据集包含在R-package 中，并在加载时自动可用。...0 0 3 [3,] 4 0 2 3 0 0 4 [4,] 4 0 1 4 0 0 4 [5,] 4 0 2 4 0 0 4 [6,] 5 0 1 4 0 0 3 time_data包含有关每次测量的时间戳的信息...在查看结果之前，我们检查了1476个时间点中有多少用于估算，这在调用控制台中的输出对象时打印的摘要中显示 > tvvar_obj mgm fit-object Model class: Time-varying...预测存储在pred_obj $预测中，并且所有时变模型的预测误差组合在pred_obj中： > pred_obj$errors Variable Error.RMSE Error.R2 1 Relaxed...Cheerful 0.889 0.200 10 Guilty 0.928 0.175 11 Doubt 0.871 0.268 12 Strong 0.896 0.195 可视化时变VAR模型 可视化上面估计的一部分随时间变化的

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R语言Copula对债券时间序列数据的流动性风险进行度量

在金融市场中，债券的流动性风险一直是一个备受关注的问题。流动性风险是指在市场上，债券价格的波动程度受到市场流动性的影响，这种影响可能导致债券价格的剧烈波动，从而影响投资者的收益。...因此，对于债券流动性风险的度量和管理成为了投资者和金融机构的关键任务。近年来，Copula模型作为一种灵活的统计工具，已经被广泛应用于金融领域。...本文将帮助客户运用Copula模型，对债券的流动性风险进行度量，旨在提供一种新的方法来评估债券的流动性风险。...主要是写二元Copula，关于对债券的流动性风险来进行度量，先估计两个的边际分布，然后选择出最优的Copula函数进行联接，之后进行蒙特卡洛模拟。...##对随机数进行可视化 plot( 计算模拟数据的相关数据 估计边缘函数分布 绘制拟合值和实际值 模拟多元分布的样本进行拟合 （使用不同的df） ----

30700

使用R语言随机波动模型SV处理时间序列中的随机波动率

下面是如何使用样本数据集exrates1准备数据的说明。 图1提供了该数据集中时间序列的可视化。...R> par(mfrow = c(2, 1))R> plot(sim) 运行采样器 函数svsample，它用作C语言中实际采样器的R-wrapper 。...，以百分比表示，即随时间变化的100 exp（ht = 2）后验分布的经验分位数。...R> plot(res, showobs = FALSE)  为了提取标准化残差，可以在给定的svdraws对象上使用残差/残差方法。使用可选的参数类型，可以指定摘要统计的类型。...此方法返回svresid类的实向量，其中包含每个时间点所请求的标准化残差的摘要统计量。还有一种绘图方法，当通过参数origdata给定时，提供了将标准化残差与原始数据进行比较的选项。

1.9K10

R语言时间序列和ARIMA模型预测拖拉机销售的制造案例研究

本文是我们通过时间序列和ARIMA模型预测拖拉机销售的制造案例研究示例的延续。...您可以在以下链接中找到以前的部分： 第1部分 ：时间序列建模和预测简介 第2部分：在预测之前将时间序列分解为解密模式和趋势 第3部分：ARIMA预测模型简介 ARIMA模型 - 制造案例研究示例 回到我们的制造案例研究示例...步骤1：将拖拉机销售数据绘制为时间序列 首先，您已为数据准备了时间序列图。...以下是您用于读取R中的数据并绘制时间序列图表的R代码 data = ts(data[,2],start = c(2003,1),frequency = 12) plot(data, xlab='Years...短期预测模型，比如几个营业季度或一年，通常是一个合理准确的预测。像上述那样的长期模型需要定期评估（比如6个月）。我们的想法是将可用的新信息与模型中的时间推移相结合。

1.5K10

yii 框架实现按天，月，年，自定义时间段统计数据的方法分析

本文实例讲述了yii 框架实现按天，月，年，自定义时间段统计数据的方法。...$month)); // 生成1-days的天 $rangeTime = range(1, $days); 年：1-12月 $rangeTime = range(1, 12); 时间段；开始时间-结束时间...； day为具体的天y-m-d， month为具体的月y-m， year为具体的年y * time2 日期， 时间段的第二个时间 */ public function getLabelAndRangeTime...* type 类型： day， month， year * time: 时间， day： 选择的时间； month: 表示年；year： 表示年; range: 第一个时间 * time2: 时间：...day： ''； month: 表示月；year： ''; range: 第二个时间 * rangeTime 时间段 day: 1-24小时； month： 1-30天； year：1-12月，range

1.2K30

R语言中的时间序列分析模型：ARIMA-ARCH GARCH模型分析股票价格

前者主要基于傅立叶变换，而后者则研究序列的自相关，并且使用Box-Jenkins和ARCH / GARCH方法进行序列的预测。 本文将提供使用时域方法对R环境中的金融时间序列进行分析和建模的过程。...时间序列数据集的平稳性和差分： 1.平稳性： 对时间序列数据建模的第一步是将非平稳时间序列转换为平稳时间序列。这是很重要的，因为许多统计和计量经济学方法都基于此假设，并且只能应用于平稳时间序列。...以下是苹果股票价格的示例： •左上方的图表是苹果股票价格从2007年1月1日到2012年7月24日的原始时间序列，显示出指数级增长。 •左下方的图表显示了苹果股票价格的差分。...在R中执行时间序列分析时，程序将提供AICc作为结果的一部分。但是，在其他软件中，可能需要通过计算平方和并遵循上述公式来手动计算数字。当使用不同的软件时，数字可能会略有不同。...日苹果发布了低于预期的收益报告，此公告影响了公司股价，导致该股票从2012年7月24日的600.92美元跌至2012年7月24日的574.97美元。

6.4K10

卡尔曼滤波器：用R语言中的KFAS建模时间序列|附代码数据

时间序列预测，ARIMA等传统模型通常是一种流行的选择 虽然这些模型可以证明具有高度的准确性，但它们有一个主要缺点 - 它们通常不会解释“冲击”或时间序列的突然变化。...传统的时间序列模型不一定能够立即解决这个问题，并且在考虑到趋势的突然变化之前可能需要几个时期。 因此，我们希望使用一个确实能够解释这种冲击的时间序列模型。让我们来看一个称为卡尔曼滤波器的模型。...卡尔曼滤波器是一种状态空间模型，可以更快地调整冲击到时间序列。让我们看一下例子。 2015年1月，当瑞士国家银行决定取消瑞士法郎时，货币市场遭受了历史上最大的冲击之一。...让我们看看卡尔曼滤波器如何调整这种冲击。 卡尔曼滤波器：USD / CHF 首先，让我们下载2015年1月的USD / CHF数据。...结论 调整时间序列冲击的重要性 如何在R中使用KFAS实现卡尔曼滤波器 如何解释卡尔曼滤波器的输出 为什么卡尔曼滤波器是用于建模时间序列冲击的合适模型 ----

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R语言中的时间序列分析模型：ARIMA-ARCH GARCH模型分析股票价格

前者主要基于傅立叶变换，而后者则研究序列的自相关，并且使用Box-Jenkins和ARCH / GARCH方法进行序列的预测。 本文将提供使用时域方法对R环境中的金融时间序列进行分析和建模的过程。...1.平稳性： 对时间序列数据建模的第一步是将非平稳时间序列转换为平稳时间序列。这是很重要的，因为许多统计和计量经济学方法都基于此假设，并且只能应用于平稳时间序列。...以下是苹果股票价格的示例： •左上方的图表是苹果股票价格从2007年1月1日到2012年7月24日的原始时间序列，显示出指数级增长。 •左下方的图表显示了苹果股票价格的差分。...日苹果发布了低于预期的收益报告，此公告影响了公司股价，导致该股票从2012年7月24日的600.92美元跌至2012年7月24日的574.97美元。...本文摘选 《 R语言中的时间序列分析模型：ARIMA-ARCH / GARCH模型分析股票价格 》

1.3K20

给你一个病毒感染与否的时间序列采样的转录组你能挖掘出什么

但是真实的科研往往是更复杂一点，前面我们分享了：时间序列转录组多次差异分析以及时序分析，是不同时间点处理的肿瘤细胞系表达量芯片数据。...然后我们把这个代码移植到了转录组测序数据集，详见：表达量芯片的代码当然是可以移植到转录组测序数据分析，它实际上并不是真正的时间序列采样的转录组，仅仅是因为疾病的状态具有连续性而已。...但是今天的单细胞天地公众号分享了一个单细胞数据集(GSE168113)，就是完美的病毒感染与否的时间序列采样的转录组，详见：来源于多个物种的单细胞转录组表达量矩阵如何处理，虽然说它是单细胞层面的表达量矩阵...但是这个文章对单细胞数据集(GSE168113)的pseudobulk矩阵仅仅是做了一个PCA分析，说明他们的病毒感染与否的分组的差异是大于时间序列差异而已。...因为分组信息，时间序列信息，非常清晰，很适合做前面的mfuzz代码处理，详见：表达量芯片的代码当然是可以移植到转录组测序数据分析。

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数据结构与算法－十大排序算法（动画演示）

将一组数据构建成一个堆； (2). 调整这个堆，使之成为最大堆，将根结点上最大的数与倒数第一个数进行交换； (3). 重新调整交换过的堆，将根结点上最大的数与倒数第二个数进行交换； (4)....重复执行建堆操作，依次与倒数没有交换过的数进行交换。 2. 动画演示 红色代表交换过的，绿色代表调整好了的，蓝色代表正在调整的。 ? 3....将待排记录序列以变量X为间隔划分为若干子序列，对子序列分别进行插入排序； (2). 将变量X按一定的规则减少，再将待排记录序列以变量X为间隔划分成为若干子序列，对子序列分别进行插入排序； (3)....，如二分之一 // 这里使用的是业界统一实验平均情况最好的，收敛为1 gap = gap / 3 + 1; // 按间隔划分为多个组 for...找出待排序列中最大值 max 和最小值 min，算出序列的数据范围 r = max - min + 1，申请辅助空间 C[r]； (2).

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