时间序列分析(●‘◡‘●) 第14页

【数据挖掘时间序列分析】餐厅销量预测

餐厅销量预测一、建模流程二、模型简介2.ARIMA模型介绍2.1自回归模型AR2.2移动平均模型MA2.3自回归移动平均模型ARMA三、模型识别四、模型检验4.1半稳性检验(1)用途(1)什么是平稳序列?(2)检验平稳性◆白噪声检验(纯随机性检验)(1)用途(1)什么是纯随机序列?(2)检验纯随机性五、Python实战（一）导入工具及数据（二）原始序列的检验（三）一阶差分序列的检验（四）定阶（参数

CHRN晨·2022-02-05 07:14

Python Pandas 创建 DataFrame 的四种方法

Pandas最初被作为金融数据分析工具而开发出来，因此，pandas为时间序列分析提供了很好的支持。Pandas的名称来自于面板数据（paneldata）和Py

AItrust·2022-02-04 16:14

三次指数平滑（holt-winter）

指数平滑预测模型的使用场合预测模型选择长期趋势季节效应一次指数平滑无无二次指数平滑有无三次指数平滑有/无有上述结论出自王燕的《应用时间序列分析》，第四版，196页。请王越不要在跟我抬杠，千恩万谢。

曦宝·2022-02-03 05:28

R语言ARIMA、GARCH 和 VAR模型估计、预测ts 和 xts格式时间序列

p=25180时间序列分析对于时间序列分析，有两种数据格式：ts（时间序列）和xts（可扩展时间序列）。前者不需要时间戳，可以直接从向量转换。

·2022-01-27 16:47

使用 LSTM 进行多变量时间序列预测

我们先来了解两个主题——什么是时间序列分析？什么是LSTM？时间序列分析：时间序列表示基于时间顺序的一系列数据。它可以是秒、分钟、小时、天、周、月、年。未来的数据将取决于它以前的值。

·2022-01-11 10:49

OLAP系统场景中，GaussDB(for MySQL)借助PQ+NDP让性能提升高达百倍

OLAP数据量大，因为OLAP支持的是动态查询，所以用户也许要通过将很多数据的统计后才能得到想要知道的信息，例如时间序列分析等等，所以处理的数据量很大。

·2022-01-04 11:54

基于python的时间序列分析ARIMA（p,d,q）模型及模型预测

好大一只！·2021-11-29 16:53

时间序列分析—从ARMA到ARIMA再到SARIMA

[TOC]ARMAAR(p)，MA(q)二者相结合，即为ARMA(p,q)，自回归移动平均。公式如下：公式表示：当前时间步长的值是一个常数加上自回归滞后及其乘数之和，加上移动平均滞后及其乘数之和，再加上一些白噪声。兼具捕捉滞后项及残差的影响，更具普遍性。确定p,q的阶，根据最小二乘或极大似然估计等非参数估计更新方程系数。回顾一下时间序列建模流程：平稳性检验：判断序列是否平稳如果不平稳，则需对序列进

·2021-11-23 14:46

Facebook开源一站式服务python时序利器Kats详解

安装Kats将数据转换为时间序列预测从使用Prophet进行预测开始：可视化Holt-Winters检测变化点机器学习深度学习孤立点检测时间序列特征小结转自微信公众号：机器学习社区，经作者授权转载时间序列分析是数据科学中一个非常重要的领域

·2021-11-22 15:14

时间序列分析—移动平均（MA）及阶数的判定

[TOC]一、移动平均模型(MA)1.1MA定义定义：当前值是由过去误差的线性组合组成的，误差是服从正态分布并且相互独立的。q阶公式：1.2对MA的理解自回归与移动平均建模的差异：移动平均(Movingaverage，MA)是以过去的残差项,也就是白噪声来做线性组合；AR模型是以过去的观察值来做线性组合；MA的出发点是通过组合残差项来观察残差的振动。MA能有效地消除预测中的随机波动。当时间序列的数

·2021-11-19 22:27

R语言mgcv包时间序列分析在空气污染与健康领域的应用（1）

在空气污染与健康研究领域，经常需要用时间序列方法将随时间变化的污染物暴露资料和随时间变化的事件发生数资料联系起来，分析人群健康结局与暴露水平之间的关系.时间序列分析是根据系统观测得到的时间序列数据，通过曲线拟合和参数估计来建立数学模型的理论和方法

天桥下的卖艺者·2021-11-18 08:39

时间序列分析（3）| ARMA模型的拟合

本篇来介绍根据已有的时间序列数据来拟合ARMA模型。需要说明的是不同阶数的ARMA模型可能近似或完全等价，因此模型估计的结果也不是唯一的；筛选标准通常遵守简练性原则。1arima()函数R语言中的stats工具包中的arima()函数可以用来拟合ARMA模型。ARMA(,)等价于ARIMA(,,)。arima(x, order = c(0L, 0L, 0L), seasonal = li

R语言学堂·2021-11-13 19:12

傅里叶变换与FFTPack

2021年11月哈尔滨工程大学船舶工程学院@zoziha（[email protected]）前言我对时间序列分析和自动控制原理十分感兴趣，学的有点浅薄了。

zoziha·2021-11-10 20:08

R语言BUGS序列蒙特卡罗SMC、马尔可夫转换随机波动率SV模型、粒子滤波、METROPOLIS HASTINGS时间序列分析

原文链接：http://tecdat.cn/?p=24162在这个例子中，我们考虑马尔可夫转换随机波动率模型。统计模型设yt为因变量，xt为yt未观察到的对数波动率。对于t≤tmax，随机波动率模型定义如下状态变量ct遵循具有转移概率的二状态马尔可夫过程N(m,σ2)表示均值m和方差σ2的正态分布。BUGS语言统计模型文件内容'vol.bug'：dlfie = 'vol.bug' #BUGS模型文

·2021-11-05 17:01

【项目实战】基于Python实现时间序列分析建模(ARIMA模型)项目实战

目前对非平稳时间序列分析应用最多的模型

胖哥真不错·2021-11-01 11:22

Python 用ARIMA、GARCH模型预测分析股票市场收益率时间序列

p=24092前言在量化金融中，我学习了各种时间序列分析技术以及如何使用它们。通过发展我们的时间序列分析(TSA)方法组合，我们能够更好地了解已经发生的事情，_并对_未来做出更好、更有利的预测。

·2021-10-26 14:43

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

p=18860原文出处：拓端数据部落公众号简介时间序列分析是统计学中的一个主要分支，主要侧重于分析数据集以研究数据的特征并提取有意义的统计信息来预测序列的未来值。时序分析有两种方法，即频域和时域。

·2021-10-21 17:58

拓端tecdat|R语言结合新冠疫情COVID-19对股票价格预测：ARIMA，KNN和神经网络时间序列分析

原文链接：http://tecdat.cn/?p=24057原文出处：拓端数据部落公众号1.概要本文的目标是使用各种预测模型预测Google的未来股价，然后分析各种模型。Google股票数据集是使用R中的Quantmod软件包从YahooFinance获得的。2.简介预测算法是一种试图根据过去和现在的数据预测未来值的过程。提取并准备此历史数据点，来尝试预测数据集所选变量的未来值。在市场历史期间，一

拓端研究室·2021-10-20 17:53

R语言结合新冠疫情COVID-19股票价格预测：ARIMA，KNN和神经网络时间序列分析

原文链接：http://tecdat.cn/?p=240571.概要本文的目标是使用各种预测模型预测Google的未来股价，然后分析各种模型。Google股票数据集是使用R中的Quantmod软件包从YahooFinance获得的。2.简介预测算法是一种试图根据过去和现在的数据预测未来值的过程。提取并准备此历史数据点，来尝试预测数据集所选变量的未来值。在市场历史期间，一直有一种持续的兴趣试图分析其

·2021-10-20 17:20

时间序列分析

STEM(ShortTime-seriesExpressionMiner)官网http://www.cs.cmu.edu/~jernst/stem/STEM：基因表达趋势分析工具https://www.sohu.com/a/111774030_464200

大胆冒险实践者·2021-09-27 21:34

【CV】使用 scikit-image 进行图像处理

划痕试验时间序列分析。图像处理在当今非常适用，对于2019冠状病毒疾病，无论是开发治疗方法还是寻找检测病毒的新方法，都给全球的研究人员带来了新的挑战。

风度78·2021-09-06 11:00

使用 scikit-image 进行图像处理

点击上方“小白学视觉”，选择加"星标"或“置顶”重磅干货，第一时间送达划痕试验时间序列分析。

小白学视觉·2021-09-01 10:00

Python数据分析：时间序列分析（Time series analysis）

何为时间序列分析：时间序列经常通过折线图绘制。

hxw411_miami·2021-08-16 20:29

【手把手教你】Python处理金融数据

时间序列分析之日期处理importpandasaspdimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt%matplotlibinline#正常显示画图时出现的中文和负号

CuteHand·2021-06-27 11:00

RNN

比较常见的有时间序列分析以及隐马尔科夫模型等方法.时间序列分析其中时间序列分析常见于计量经济学领域,该技术有以下三个基本特

MashoO·2021-06-27 02:56

Hurst指数与R/S（python代码未发布）

R/S分析是非线性时间序列分析的一种基本方法。所谓的R/S分析，实际上就是重新标度的极差分析，简称重标极差分析。给定一个时间序列，计算出代表增长率或者衰减率的差分。

d33911380280·2021-06-25 14:35

商务与经济统计——时间序列分析

1.主要概念及其定义时间序列一个变量在连续时点或者连续时期上测量的观测值的序列。平稳时间序列统计性质与时间独立的时间序列。平稳时间序列过程产生的数据有一个不变的均值，而且时间序列的变异性随着时间的推移保持不变。一般地，如果时间序列基本是平稳的，所有历史数据平均值法将永远提供最好的结果。时间序列的模式水平模式当数据围绕着一个不变的均值上下波动时，则存在水平模式。趋势模式如果时间序列图在一段较长的时间

_诉说·2021-06-21 06:53

pandas教程

原文链接：blog.ouyangsihai.cn>>pandas教程起步pandas是一种Python数据分析的利器，是一个开源的数据分析包，最初是应用于金融数据分析工具而开发出来的，因此pandas为时间序列分析提供了很好的支持

欧阳思海·2021-06-11 16:23

汽车品牌销量分析

阿立_e080·2021-06-10 20:19

时间序列分析-指数平滑法

一次指数平滑若序列波动较大，取值为0.6~0.8，提高预测的灵敏度；若数据较平稳，取值为0.1~0.5，减少修正幅度。的确定：:取第一期的实际值；:取最初几期值的平均值。二次指数平滑用于当时间序列的变动出现直线趋势的时候，公式为：其中：三次指数平滑二次曲线上升时使用

Youri·2021-06-10 03:23

时间序列ARMA

1,时间序列分析的流程首先，在数据分析方面数据预处理是极其的重要，甚至比真正的数据分析还重要，因为数据预处理关乎着你的数据分析过程能否有正确的结果。数据预处理包括缺失数据不全，异常值处理等。

曦宝·2021-06-06 03:54

案例7：应用系统负载分析与磁盘容量预测

时间序列分析(一)如何判断序列

xyxyxyxy呀·2021-06-05 07:36

时间序列分析—移动平均法

移动平均法：Method1：简单移动平均近N期序列值的平均值作为未来各期的预测结果。N的取值范围：5≤N≤200只适用于近期预测，且数据发展趋势不大误差计算:其中，N为实际量，n表示n次移动平均，取标准误差较小的作为移动平均的次数和最后的预测值。Method2：加权移动平均根据数据的重要性添加权数，w为权重(近期的权重大，远期的权重小)，则预测公式为：若预测值偏低，可修正，方法为：计算相对误差：计

Youri·2021-06-04 10:50

Pandas时间序列数据处理和datetime模块详细教程

datamonday·2021-06-02 02:01

数据分析之时间序列分析

时间序列分析顾名思义，时间序列就是按照时间顺利排列的一组数据序列。时间序列分析就是发现这组数据的变动规律并用于预测的统计技术。

黄成甲·2021-05-20 20:48

R语言与时间序列分析（一）

当当当当~~~首先，让我们先来说说时间序列分析。时间序列，顾名思义，就是一个以时间间隔为准则的序列，（官方说法：时间序列是一个变量在连续时点或连续时

李作·2021-05-16 19:03

时间序列分析-如何写出ARIMA模型的公式

根据之前分享的R语言时间序列分析步骤，得到最佳的模型拟合结果后，如何将p,d,q代入公式呢？

基督徒Isaac·2021-05-13 16:58

R语言时间序列分析-根据aic值选择arima模型

在上一篇中，探讨了R语言时间序列分析常用步骤，如何比对AIC值判断最优模型？

基督徒Isaac·2021-05-12 19:44

R语言时间序列分析常用步骤

常用步骤代码：#载入数据d<-WWWusagex<-ts(d,start=1)#其实WWWusage本身就是时间序列格式的，这里是为了提醒大家记得tsplot(x)#差分并观察x.dif<-diff(x,1,2)plot(x.dif)#差分序列ADF检验library(tseries)adf.test(x.dif)#p越小越好#确定差分阶数d#序列纯随机性检验for(iin1:2)print(Bo

基督徒Isaac·2021-05-12 18:45

R语言中时间序列分析浅析

时间序列是将统一统计值按照时间发生的先后顺序来进行排列，时间序列分析的主要目的是根据已有数据对未来进行预测。一个稳定的时间序列中常常包含两个部分，那么就是：有规律的时间序列+噪声。

·2021-05-10 19:54

用ARIMA模型做需求预测

本文结构：时间序列分析？什么是ARIMA？ARIMA数学模型？input，output是什么？怎么用？－代码实例常见问题？时间序列分析？时间序列，就是按时间顺序排列的，随时间变化的数据序列。

不会停的蜗牛·2021-05-08 18:29

时间序列分析-预测Apple股票价格

时间序列数据描述探索Apple公司股价数据导入库importpandasaspdimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltimportseabornassnssns.set_style('whitegrid')plt.style.use("fivethirtyeight")

筱白熊·2021-05-06 20:10

数据分析方法、常用指标&术语、QQ模型、比例与比率、倍数与番数、同比和环比

数据分析方法基本数据分析方法对比分析法分组分析法交叉分析法结构分析法漏斗图分析法综合评价分析法矩阵关联分析法高级的数据分析方法相关分析法回归分析法聚类分析法判别分析法主成分分析法因子分析法对应分析法时间序列分析中常用的指标或术语平均数绝对数

SilenYoung·2021-05-06 15:32

【数学建模】2021建模五一杯 B题消防救援问题

消防救援问题问题一人员分配简单规划问题亮点：多加参数，尽可能地适当增加无关变量（不影响大局）问题二预测模型可用时间序列分析：可参考以下模型：Daniel检验平稳性自动回归AR(Autoregressive

零碎@流年絮语·2021-05-01 11:06

pytorch RNN原理实现词性判别以及预测下一个词

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。在时间序列问题上

Happy丶lazy·2021-04-28 23:46

[Python与数学建模-数据处理与可视化]-3数据处理工具Pandas

(PanelData,面板数据)是在Numpy的基础上开发的，是Python最强大的数据分析和探索工具之一，作为金融数据分析工具而开发，支持类似于SQL语句的模型，支持时间序列分析。

蒸饺与白茶·2021-04-27 06:43

数据分析-描述性分析

数据的频数分布分析等，描述性分析是对数据进一步分析的基础推断性分析研究如何根据样本数据来推断总体样本数量特征，是在对样本数据进行描述统计分析的基础上，对研究总体的数量特征做出推断分析方法假设检验相关分析回归分析时间序列分析

还是太菜·2021-04-25 12:43

专访 | 今日头条李磊：程序员如何跻身AI大潮_应用如何落地

李磊博士是今日头条人工智能实验室（ToutiaoAILab）总监，原百度美国深度学习实验室“少帅科学家”，师从数据挖掘领域权威ChristosFaloutsos教授，主要研究领域为深度学习、概率模型与推理、自然语言理解，以及时间序列分析

阿里云_云栖社区·2021-04-21 20:37

结构时间序列模型

状态空间模型为时间序列分析提供了一种灵活的方法，尤其是在简化最大似然估计和处理缺失值方面。

ProblemSolver·2021-04-21 00:32

R语言线性回归和时间序列分析北京房价影响因素可视化案例

原文链接：http://tecdat.cn/?p=21467目的房价有关的数据可能反映了中国近年来的变化：人们得到更多的资源（薪水），期望有更好的房子人口众多独生子女政策：如何影响房子的几何结构？更多的卧室，更多的空间我核心的想法是预测房价。然而，我不打算使用任何arima模型；相反，我将使用数据的特性逐年拟合回归。结构如下：数据准备：将数值特征转换为分类；缺失值EDA:对于数值特征和分类特征:平

·2021-03-18 18:47

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