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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。...也就是说如果预测误差和预测结果间存在相关性，那所用的简单指数平滑模型可以用其他预测方法优化。 R中提供了acf()方法可以查看样本预测误差的相关性图。...初始水平值一般取第一个时间点的值，初始趋势值则常取第二个值与第一个值的差值。这个例子中，分别是608和9(617-608)。...尝试设置l.start和b.start的值，再对女性裙子边缘直径时间序列做预测，结果如下，与之前的结果有了一些不同。 ?...与之前用HoltWinters()方法做预测结果一样，蓝线是预测值，深色区域是预测结果的80%置信区间，浅色部分是95%的置信区间。 重复前面用相关性函数来看看是否需要优化模型的过程。 ? ?

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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。...模型诊断：使用模型诊断工具（如AIC、BIC、残差分析等）对拟合的时间序列模型进行评估。检查残差序列是否为白噪声，并对其进行必要的修正。...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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    基于现代R语言【Tidyverse、Tidymodel】的机器学习方法与案例分析

    机器学习涉及的理论和方法繁多，编程相当复杂，一直是阻碍机器学习大范围应用的主要困难之一，由此诞生了Python，R，SAS，STAT等语言辅助机器学习算法的实现。...在各种语言中，R语言以编程简单，方法先进脱颖而出,本次机器学习基于现代Ｒ语言，Tidyverse,Tidymodel语法。...一：基础知识1.Tidymodel,Tidyverse语法精讲2.机器学习的基本概念3.机器学习建模过程4.特征工程二：回归1.线性回归略谈2.岭回归3.偏最小二乘法4.Lasso回归与最小角度回归5....弹性网回归图片三：树形模型1.分类回归树2.随机森林图片四：集成学习1.梯度提升法2.装袋法3.GBM与随机GBM4....XGBOST5.总结图片五：其它方法1.支持向量机2.深度学习基础3.可解释的机器学习图片图片六：降维1.主成分分析2.广义低秩模型3.Autoenconders图片图片七：聚类与分类1.K-均值聚类2

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    NeurIPS2024 | 多元概率时间序列预测中的误差相关性建模

    低秩加对角参数化：为了在多元时间序列模型中高效建模协方差，我们采用了低秩加对角的参数化方法。这不仅能精确捕捉多元误差的相关性，还能确保计算的可扩展性。...该模型假设 在不同时间步之间是独立的，即对于任意 有： 。 然而，实际多元时间序列数据往往表现出显著的时间相关性和跨步相关性。...批量数据的构建过程 在训练中，我们通过引入滑动窗口机制，构建包含跨步误差相关性的批量数据。具体来说，从时间序列中抽取长度为的切片，其中表示条件范围，表示预测范围。...为了考虑跨步误差相关性，我们将这些切片重新组织为一个包含个子切片的批量结构： 为了便于批量建模，我们定义批量内的目标时间序列变量为 ，以此类推。...误差校准与滚动预测 在多步预测中，我们进一步利用学到的协方差矩阵对每一步预测进行校准： 其中， 是过去时间步的误差观测值，表示为： 在生成预测样本时，首先从上述分布中采样误差项 ，然后与模型预测的均值向量

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    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 r,mode="mean")#还可以是knn/wknn ##表达水平低或者波动小的数据处理

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    【附代码】时间序列与时间序列的相关、时间序列与空间场的相关、空间场与空间场的相关、显著性检验打点

    在气象科研与业务经常使用的相关有：时间序列与时间序列的相关、时间序列与空间场的相关、空间场与空间场的相关。其中最常使用的就是皮尔逊相关系数。...np.round(p,3)) #np.round(x,3)表示将x保留3位小数 空间场与空间场的相关系数计算 计算场与场之间相关系数的思路是：将场中的每一个格点都看作为一条时间序列，对两个场的对应格点分别做序列与序列的相关...这样得到的是一个相关场(2维的)。 如果想得到一个相关序列，则可以将时间作为循环，将每一个时刻的两个空间场reshape成一个1维的空间序列，再对这两个序列做相关性计算。 p.s....，我们限制显示的区域为70°E-140°E，纬度为0°-55°N 时间序列与空间场的相关系数计算 要想计算计算温度时间序列数据 T2_series 与降水场数据 RAIN 的相关系数，就是将降水场 RAIN...中的每个格点看作为一条时间序列，计算每个格点的降水时间序列与温度时间序列 T2_series 之间的相关系数。

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    时间序列建模的时间戳与时序特征衍生思路

    今日锦囊 特征锦囊：时间序列建模的时间戳与时序特征衍生思路 时间序列模型在我们日常工作中应用的场景还是会很多的，比如我们去预测未来的销售单量、预测股票价格、预测期货走势、预测酒店入住等等，这也是我们必须要掌握时序建模的原因...Index 01 时间序列数据类别简介 02 时间戳的衍生思路 03 时间戳的衍生代码分享 04 时序值的衍生思路 05 时序值的衍生代码分享 01 时间序列数据类别简介 我们就拿经典的时间序列模型来说一下...oh，对了如果不是单时间序列的，比如数据集中记录的是多家店铺的时序数据，需要结合序列属性信息，比如店铺名称、店铺所在城市； 3）其他字段：顾名思义。...、中午、下午、傍晚、夜晚、深夜、凌晨），从而可以衍生出： 是否工作日 是否春节 是否月初 是否服务期外 是否凌晨 等等等等 3）时间差特征 一般也是与真实场景结合来用，比如说工作日、周末等等，比如： 距离春节还有.../article/details/104029842 [3] 时间序列的多步预测方法总结 https://zhuanlan.zhihu.com/p/390093091 [4] 时间序列数据的特征工程总结

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    Data Science | 时间序列的索引与切片

    时间序列的索引与切片 索引 时间序列的索引方法同样是适用于Dataframe，而且在时间序列中由于按照时间先后排序，故不用考虑顺序问题。...float64 0.107735945027 2017-01-01 0.107736 2017-01-02 0.887981 Freq: D, dtype: float64 除了基本位置索引之外还有时间序列标签索引...0.896107 2017-02-02 12:00:00 0.476584 2017-02-03 00:00:00 0.515817 Freq: 12H, dtype: float64 重复索引的时间序列...0.026621 2015-01-01 0.791441 2015-01-02 0.526622 dtype: float64 True False 按照上面的结果，可以看出在上面的时间序列中...我们可以通过时间序列把重复索引对应的值取平均值来解决索引重复的问题： print(ts.groupby(level = 0).mean()) # 通过groupby做分组，重复的值这里用平均值处理 >>

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    时间序列分析这件小事（一）--基本概念与R-studio入门

    数据处理，python其实比R有很多优势，但是，单纯的做一些实验和研究，其实R更加合适，特别是时间序列分析，R的包很完备。 1.时间序列基本概念 首先，我们讲一下什么是时间序列。...一：什么叫做平稳的时间序列？二：为什么分析这样特性的时间序列。...3.滞后序列之间的协方差是固定的，所谓固定含义与前面一样，但是并不是说，每一阶滞后项与别的滞后项之间的协方差都是固定的，他们之间的协方差，由他们自身滞后的阶数决定。...大家只要记住，平稳时间序列才有统计意义，才能用时间序列分析的方法与预测未来。 2.一个小例子 我们假设一个时间序列，均值为0，方差为1，协方差一直为零。...我们生成的时间序列就是这个样子的。 理论就说道这里，接下来说说我们的环境。 R官网有自己的IDLE，然而似乎不怎么好用，RStudio是一个比较好的集成开发环境，大家可以百度下载。

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    如何使用 Java 对时间序列数据进行每 x 秒的分组操作？

    在时间序列数据处理中，有时需要对数据按照一定的时间窗口进行分组。本文将介绍如何使用 Java 对时间序列数据进行每 x 秒的分组操作。...图片问题描述假设我们有一组时间序列数据，每个数据点包含时间戳和对应的数值。我们希望将这些数据按照每 x 秒为一个时间窗口进行分组，统计每个时间窗口内的数据。...解决方案下面是一种基于 Java 的解决方案，可以实现对时间序列数据的每 x 秒进行分组。首先，我们需要定义一个数据结构来表示时间序列数据点，包括时间戳和数值。...最后，在你的主程序中，你可以调用上述方法来对时间序列数据进行分组：List dataPoints = loadDataPoints(); // 载入时间序列数据int interval...Java 对时间序列数据进行每 x 秒的分组。

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    「R」分组应用和排序去重的应用与比较

    问题与方案 假设我们有这样一个数据集： df <- data.frame( c1 = c("a", "a", "a", "b", "b", "c"), c2 = c(1, 3, 2, 1, 4,...如果使用惯了tidyverse套装，我们脑子里容易冒出来的是这样的解法：使用分组应用。...但如果分组有成千上万，分组的时间代价就很高了。有没有其他的方式可以解决该问题呢？ 其实处理这种去重问题，特别还涉及到排序，我们可以采用先排序再去重的方式解决。...但注意，这里其实存在很多的变量，包括数据的行数、分组数目、以及实际情况下数据集的变量数目。哪种更适合需要根据现实场景进行测试考察。...本文的重点是，问题的解决之道往往不只一种，当程序慢下来的时候，我们不要忘记思考和尝试其他的方案。

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    R语言Pearson相关性分析就业率和“性别平等”谷歌搜索热度google trend时间序列数据可视化

    然后把关键词“性别平等”（gender equality）的谷歌趋势google trend的数据整合成月的， 两个数据做成一个表格， 然后作pearson correlation相关性的分析，和可视化...result=cbind(monthsum,employed$proportion)分析相关性可视化Pearson's相关性检验在统计学中，皮尔逊相关系数，是用于度量两个变量X和Y之间的相关（线性相关）...----最受欢迎的见解1.R语言多元Logistic逻辑回归 应用案例2.面板平滑转移回归(PSTR)分析案例实现3.matlab中的偏最小二乘回归（PLSR）和主成分回归（PCR）4.R语言泊松Poisson...回归模型分析案例5.R语言回归中的Hosmer-Lemeshow拟合优度检验6.r语言中对LASSO回归，Ridge岭回归和Elastic Net模型实现7.在R语言中实现Logistic逻辑回归8.python...用线性回归预测股票价格9.R语言如何在生存分析与Cox回归中计算IDI，NRI指标

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    R语言Pearson相关性分析就业率和“性别平等”谷歌搜索热度google trend时间序列数据可视化

    然后把关键词“性别平等”（gender equality）的谷歌趋势google trend的数据整合成月的， 两个数据做成一个表格， 然后作pearson correlation相关性的分析，和可视化...result=cbind(monthsum,employed$proportion)分析相关性可视化Pearson's相关性检验在统计学中，皮尔逊相关系数，是用于度量两个变量X和Y之间的相关（线性相关）...----最受欢迎的见解1.R语言多元Logistic逻辑回归 应用案例2.面板平滑转移回归(PSTR)分析案例实现3.matlab中的偏最小二乘回归（PLSR）和主成分回归（PCR）4.R语言泊松Poisson...回归模型分析案例5.R语言回归中的Hosmer-Lemeshow拟合优度检验6.r语言中对LASSO回归，Ridge岭回归和Elastic Net模型实现7.在R语言中实现Logistic逻辑回归8.python...用线性回归预测股票价格9.R语言如何在生存分析与Cox回归中计算IDI，NRI指标

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    R语言基于递归神经网络RNN的温度时间序列预测

    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。...通过双向处理序列，双向RNN可以捕获被单向RNN忽略的模式。 值得注意的是，本节中的RNN层已按时间顺序处理了序列。训练与本节第一个实验中使用相同的单GRU层网络，您将获得如下所示的结果。 ?...重要的是，经过逆向序列训练的RNN将学习与原始序列训练的RNN不同的表达方式。

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    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...图 显示了上面估计的时变VAR参数的一部分。蓝色实线箭头表示正关系，红色虚线箭头表示负关系。箭头的宽度与相应参数的绝对值成比例。 如果您有任何疑问，请在下面发表评论。

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    深度学习与统计学中的时间序列预测

    由于时间序列本质上也是呈现出序列性，如果将预训练的转换器（transformers）模型应用在时间序列预测上，结果将会如何呢？...结果显示在图3中： 图3：SMAPE与计算时间 ln(CT)为零对应的计算时间约为1分钟，而ln(CT)为2、4、6、8和10分别对应约7分钟、1小时、7小时、2天和15天 计算上的差异是很大的。...具体来说，他们拟合了一个多元线性回归模型，该模型将sMAPE误差与五个关键的时间序列特性关联起来：可预测性（错误的随机性）、趋势、季节性、线性、稳定性（决定数据正态性的最佳Box-Cox参数转换）。...首个广受好评的利用这一原则的预测模型是N-BEATS / N-HITS。这些模型可以在大规模的时间序列数据集上进行训练，并在完全新的数据上产生预测，其准确性与模型显式在这些数据上训练的准确性相似。...这包括使时间序列稳定，移除趋势和季节性，考虑到波动性，使用诸如box-cox转换等技术。所有这些方法都需要人工干预和深入理解数学和时间序列。 随着ML的出现，时间序列算法变得更自动化。

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