R语言时间序列第2页

R语言对高频交易订单流进行建模分析 4

一、实验介绍--订单流模型拟合1.1实验知识点指数核hawkes过程拟合正反馈强度分析订单量影响分析1.2实验环境R3.4.1Rstudio二、订单流模型拟合在上节中我们对订单流数据做了一些统计分析，对交易的一些特征有了一些粗浅的理解，在本节中我们要做的是利用实际数据来拟合hawkes过程，看一看真实数据的订单流动力学中有什么特征。首先我们仍是选出交易时间内的数据：library(tidyvers

oxuzhenyi·2025-03-10 11:54

R语言对高频交易订单流进行建模分析 3

一、实验介绍--订单流数据描述分析1.1实验知识点订单流数据表示订单间隔分析订单信息率平稳性研究订单流动性研究限价单相对价格分析1.2实验环境R3.4.1Rstudio二、订单流数据描述分析2.1订单流数据表示当我们在金融市场上做交易时，可以看到一个委托单簿，上面陈列着买价和卖价以及它们对应的量，举个例子，比特币市场的订单簿：可以看到红色代表的是卖价，或者说是ask,而绿色代表的是买价，或者说是b

oxuzhenyi·2025-03-10 11:53

【自学笔记】R语言基础知识点总览-持续更新

提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档文章目录R语言基础知识点总览1.R语言简介2.R语言安装与环境配置3.R语言基础语法3.1数据类型3.2向量与矩阵3.3数据框与列表4.控制结构

Long_poem·2025-03-10 09:37

R语言决策树、svm支持向量机、随机森林

本人正在学习R语言，想利用这个平台记录自己一些自己的学习情况，方便以后查找，也想分享出来提供一些资料给同样学习R语言的同学们。

别叫我名字20·2025-03-09 01:08

决策树、朴素贝叶斯、随机森林、支持向量机、XGBoost 和 LightGBM算法的R语言实现

基本逻辑（1）使用rnorm函数生成5个特征变量x1到x5，并根据这些特征变量的线性组合生成一个二分类的响应变量y；（2）将生成的数据存储在数据框中，处理缺失值，并将响应变量转换为因子类型；（3）使用决策树、朴素贝叶斯、随机森林、支持向量机、XGBoost和LightGBM六种机器学习模型算法对数据进行训练和评估；（4）将各个模型的准确率和AUC值存储在结果数据框中，并通过柱状图展示结果。1.R包

生信与基因组学·2025-03-09 00:18

【17】傅立叶分析

傅立叶分析（FourierAnalysis）是Excel数据分析工具库中的一种方法，用于将时间序列数据分解为不同频率的正弦波（sinusoidalcomponents）。

技术与健康·2025-03-08 16:37

R语言2——数据类型和基本运算

R语言2——数据类型和基本运算目录R语言2——数据类型和基本运算1.R的数据类型1.R的数据类型（1）Logical（逻辑型）：只有两个值TRUE,FALSE（2）Numeric（数字）：整数、小数等（

朝荣·2025-03-08 03:04

R语言获取数据——手工输入数据

在R语言中获取数据集的方法有多种，例如读取Excel文件、数据库中的文件，而当我们没有这些渠道能够获取到数据集时，也可以手工输入数据，即通过键盘输入数据，它是获取数据集的最简单方法。

蜗牛数据分析·2025-03-08 03:58

R语言——数据框

R语言——数据框data.table/data.frame1、数据框数据框是R的一个重要数据类型,用来存储表格数据2、可认为是特殊类型的列表,列表中每个元素(每类)都有同样的长度每一列3、可以是不同的类型

高现实·2025-03-08 02:23

R语言入门——数据类型和数据结构

变量基本说明R语言计算的过程中，通常需要使用变量来存放中间结果。变量相当于给定一个空间，只能保存一种数据结构，只保存最后一次被赋值的数据。无需事先声明。

Sean1014·2025-03-08 02:52

探索大数据分析的无限可能：R语言的应用与实践

探索大数据分析的无限可能：R语言的应用与实践随着数据时代的来临，大数据已经成为各行各业的重要资产。如何从海量数据中挖掘出有价值的信息，成为了企业和研究人员关注的焦点。

Echo_Wish·2025-03-08 02:16

利用R语言irr包计算ICC值（组内相关系数）

ICC值是一个较为陌生的概念，在统计学中应用较多，引用百度百科的介绍：组内相关系数(ICC)是衡量和评价观察者间信度(inter-observerreliability)和复测信度(test-retestreliability)的信度系数(reliabilitycoefficient)指标之一。它最先由Bartko于1966年用于测量和评价信度的大小。ICC等于个体的变异度除以总的变异度，故其值介

mlhylzqwxli·2025-03-08 01:04

社会科学市场博弈和价格预测之时间序列挖掘（Datawhale AI 夏令营）

深入理解赛题——探索性数据分析首先，我们先介绍一下什么是EDA：探索性数据分析（ExploratoryDataAnalysis,EDA）是一组数据分析技术，旨在总结其主要特征，通常通过可视化手段来实现。EDA的目标是通过数据的统计摘要和图形展示来发现数据的结构、异常值、模式、趋势、关系以及变量之间的相互作用。为什么进行EDA？在现在的数据挖掘类比赛中，模型和方法选择空间往往很小，同时存在不少自动机

会飞的Anthony·2025-03-08 00:20

R语言机器学习系列-随机森林回归代码解读

回归问题指的是因变量或者被预测变量是连续性变量的情形，比如预测身高体重的具体数值是多少的情形。整个代码大致可以分为包、数据、模型、预测评估4个部分，接下来逐一解读。1、包部分，也就是加载各类包，包括随机森林包randomForest，数据相关包tidyverse、skimr、DataExplorer，模型评估包caret。2、数据部分，主要是读取数据，处理缺失值，转换变量类型。3、模型部分。为了对

Mrrunsen·2025-03-07 09:33

r语言手动算两个C指数p值,如何用R语言进行Pvalue显著性标记？

作者：一只想飞的喵审稿：童蒙编辑：angelica箱线图是统计学中较常见的图形之一。这篇文章将讲述如何简单比较两组或多组的平均值，且添加显著性标记。通常情况根据显著性p值的数值大小，分为四类：(1)0.01≤p<0.05，*(2)0.001≤p<0.01，**(3)0.0001≤p<0.001，***(4)p<0.0001,****接下来会讲述三种添加显著性标记的方法。方法1-手动添加1：创建数据

蒲牢森·2025-03-07 01:45

使用geom_bracket函数为指定水平箱图之间添加假设检验名称以及显著性水平p值（R语言）

使用geom_bracket函数为指定水平箱图之间添加假设检验名称以及显著性水平p值（R语言）在R语言中，我们经常使用箱图（boxplot）来可视化数据的分布和比较不同组之间的差异。

认真写代码i·2025-03-07 00:38

R语言绘图：韦恩图

在R语言中，进行韦恩分析（Venn图绘制）可以通过多个不同的包来实现，常用的包括VennDiagram、venn和ggVenn等。本文案使用ggVen

善木科研·2025-03-07 00:38

在R语言中，要在图形中添加组间p值，可以使用`geom_bracket`函数

在R语言中，要在图形中添加组间p值，可以使用geom_bracket函数。geom_bracket函数可以用来创建一个带有括号标记的图形，用于表示组间的显著性差异。

ByteWhisper·2025-03-07 00:07

Python 实现反转、合并链表有啥用？

反转链表比如，在处理时间序列数据时，有时需要将历史数据按照时间从近到远的顺序展示，如果数据是以链表形式存储的，通过反转链表可以高效地实现这一需求。

·2025-03-06 01:04

R语言使用fs包的file_copy函数、dir_copy函数、link_copy函数将文件、目录、超链接从一个位置拷贝（copy）到另一个位置

R语言使用fs包的file_copy函数、dir_copy函数、link_copy函数将文件、目录、超链接从一个位置拷贝（copy）到另一个位置目录R语言使用fs包的file_copy函数、dir_copy

statistics.insight·2025-03-05 14:49

R语言使用table1包绘制（生成）三线表实战：单变量分列构建三线表、使用render参数设置显示的统计量以及换行方式、使用topclass参数自定义设置显示网络和居中对齐

R语言使用table1包绘制（生成）三线表实战：单变量分列构建三线表、使用render参数设置显示的统计量以及换行方式、使用topclass参数自定义设置显示网络和居中对齐目录R语言使用table1包绘制

statistics.insight·2025-03-05 14:49

【Elasticsearch】使用Data Streams

在Elasticsearch中，数据流（DataStreams）是一种用于处理时间序列数据的高级功能，它提供了一种高效、可扩展的方式来管理和查询大量的时序数据。

risc123456·2025-03-05 11:19

【Elasticsearch】Set up a data stream 创建data stream

在Elasticsearch中，数据流（DataStream）是一种用于管理时间序列数据的高级功能，它通过自动管理索引的生命周期和版本控制，简化了大规模时间序列数据的存储和查询。

risc123456·2025-03-04 22:37

R语言广义加性模型：使用广义线性加性模型GAMs构建logistic回归

R语言广义加性模型：使用广义线性加性模型GAMs构建logistic回归在数据分析和建模领域，广义加性模型（GeneralizedAdditiveModels，简称GAMs）是一种常用的非参数统计方法。

TechInk·2025-03-04 17:52

R语言广义加型模型（GAM）的运用例子及实现教程

文章目录步骤1：加载所需包和数据步骤2：数据预处理步骤3：拟合广义加型模型步骤4：查看模型摘要和诊断模型摘要系数估计平滑项模型质量步骤5：预测和可视化结论广义加型模型（GeneralizedAdditiveModel，简称GAM）是一种灵活的非线性建模方法，在统计学和机器学习领域被广泛应用。GAM可以用于拟合非线性关系，适用于多个预测变量之间的复杂关系，并且可以处理连续和分类变量。本教程将向您展示

Mrrunsen·2025-03-04 17:52

【Elasticsearch】创建时间序列数据流 Time Series Data Stream，简称TSDS

在Elasticsearch中，设置时间序列数据流（TimeSeriesDataStream，简称TSDS）是一种高效管理和存储时间序列数据的方法。

risc123456·2025-03-04 16:50

python统计分析电子版_用Python做统计分析（Scipy.stats的文档）

像什么时间序列之类的当然在其他地方，而且它们反过来就没这些功能。随机变量样本抽取84

烧辣椒·2025-03-04 06:03

数据清洗与统计分析原理与代码实战案例讲解

《数据清洗与统计分析原理与代码实战案例讲解》关键词：数据清洗、统计分析、Python、R语言、数据预处理、数据分析、机器学习、大数据摘要：本文将深入探讨数据清洗与统计分析的原理，并通过丰富的实战案例展示如何在实际项目中应用这些技术

AI天才研究院·2025-03-03 19:35

2小时学懂【多元统计分析】——聚类分析（R语言）

聚类分析是一种无监督学习方法，用于将相似的观测值（或对象）分组到集群中。下面我将展示如何使用几种常见的聚类方法：K-均值（K-means）、层次聚类（HierarchicalClustering）和DBSCAN。1.K-均值聚类（K-meansClustering）K-均值是一种迭代的聚类算法，它将数据划分为K个预定义的集群。#加载需要的包library(cluster)#假设我们有一些二维数据s

木小鹿·2025-03-03 18:56

hive之leg函数

它在分析时间序列数据、计算相邻记录差异等场景中非常有用。

三生暮雨渡瀟瀟·2025-03-03 07:34

matlab连接散射点,使用小波散射做信号分类

在时间序列信号的深度学习第二部分，我们将介绍一下怎样使用小波散射做信号分类。本视频将分为两部分。第一部分中我们已经简单介绍一下深度学习，包括它的概念和工作流程等。

死月絲卡蕾特·2025-03-02 18:21

【数据分析】R语言的广义线性混合模型（GLMM）分析案例

禁止商业或二改转载，仅供自学使用，侵权必究，如需截取部分内容请后台联系作者!文章目录介绍原理步骤加载R包数据下载导入数据数据预处理成对相关性GLMMs标准化数据字符向量转换成因子化变量构建模型FishesAmphibiansReptilesBirdsMammals画图总结系统信息介绍广义线性混合模型（GeneralizedLinearMixedModels,GLMM）是一种统计模型，用于分析具有非

生信学习者1·2025-03-02 11:46

R语言绘制自定义形状词云图

R语言绘制自定义形状词云图方法程序结果如下：#常规直接使用install.packages("wordcloud2")是无法进行自定义形状的词云图绘制，必须降低包的版本，使用之前的wordcloud2老版本原始包

dltan·2025-03-01 22:35

R语言绘制词云图

R语言绘制词云图词云图是一种常见的数据可视化方式，用于展示文本数据中频繁出现的词语。在R语言中，我们可以使用wordcloud包来创建精美的词云图。

后端架构小白·2025-03-01 21:31

解构R语言底层逻辑：用语言学思维进行降维打击

以我多年自学以及辅导身边同学、同事的经验来看，许多人不是学不会R语言，而是刚开始就对“编程”这两个字带有一种潜意识里面的恐惧感，然后想着编程肯定需要数学基础，自己没学过等等负面情绪。

南大小程聊科研·2025-03-01 11:57

使用Python或R语言重新拟合模型

以下分别给出使用Python和R语言完成该任务的示例代码，假设我们有一个包含被试编号、实验条件和反应时的数据，并且要拟合一个线性回归模型。

pk_xz123456·2025-02-28 05:36

DeepSeek 高阶应用技术详解（4）

本篇将深入探讨DeepSeek在时间序列分析、图神经网络（GNN）和推荐系统中的应用。这些领域是深度学习的前沿方向，具有广泛的实际应用价值。

Evaporator Core·2025-02-27 14:33

R语言装环境Gcc报错以及scater包的安装

error:‘timespec_get’hasnotbeendeclaredin‘::’80|using::timespec_get;在conda的虚拟环境中升级gcc的版本condainstall-cconda-forgegcc=11gxx=11终极方法，在R的最新版本和环境下装啥都能成功！！比如beyondcell的方法的BeyondcellScoreNormalization中scater包

一穷二白到年薪百万·2025-02-27 11:11

基于Prometheus和Grafana的现代服务器监控体系构建

Prometheus的核心概念包括时间序列数据

丁爸·2025-02-27 09:29

基于 RAG（检索增强生成）、KAG（知识感知生成）和 CoT（链式思维）的生成式语言模型驱动推荐系统

处理方式：数据清洗、去重、时间序列分析，提取用户的长期和短期兴趣。特征工程：行为序列：用户行为的时间顺序，如最近浏览的商品类别。频率与时长：浏览某类商品的频率和时长。转化率：从浏览到购买的转化情况。

路人与大师·2025-02-27 09:27

R语言：高效数据分析和可视化的利器

R语言：高效数据分析和可视化的利器R语言是一种强大而灵活的数据分析和统计建模工具，广泛用于学术界和工业界。它提供了丰富的库和包，使得数据处理、统计分析和可视化变得更加容易和高效。

TechPr·2025-02-26 13:19

R语言：探索数据的利器

R语言：探索数据的利器R语言是一种强大而灵活的编程语言，尤其在数据科学和统计分析领域中广泛应用。作为一门开源语言，R语言拥有丰富的数据处理和可视化功能，同时支持大规模数据分析和机器学习。

ByteWhiz·2025-02-26 12:48

python：使用gdal和numpy进行遥感时间序列最大值合成

作者：CSDN@_养乐多_本文将介绍使用python编程语言，进行遥感数据时间序列最大值合成的代码。

_养乐多_·2025-02-26 08:17

【R语言】在Jupyter Notebook中使用conda管理的R语言

Motivation忽然发现jupyter竟然能拿来写R，帮教授配了个环境结果g了，试了一下感觉像是conda管理包的问题，记录一下正确的步骤。步骤创建一个新conda环境condacreate-nr-kernel激活环境condaactivater-kernel安装JupyternotebookcondainstallJupyter安装Rkernel（好像下面两步可以替换为condainstal

小丫么小阿豪·2025-02-26 06:59

跨平台编程：在Conda中搭建R语言环境的终极指南

跨平台编程：在Conda中搭建R语言环境的终极指南在数据科学和统计分析领域，R语言以其强大的数据处理能力和丰富的图形表示功能而广受欢迎。

2401_85812026·2025-02-26 05:56

OpenAI 助力数据分析中的模式识别与趋势预测

在本文中，我们将通过一个简单的例子，展示如何利用OpenAI模型帮助数据分析师识别模式和预测趋势，尤其是在时间序列预测（如销售、流量等）中的实际应用，并加入数据可视化来更直观地展示分析结果。

山海青风·2025-02-25 23:42

Python数据处理掌握Pandas.to_datetime函数时间序列（参数解析与实战）

本文已收录于《Python超入门指南全册》本专栏专门针对零基础和需要进阶提升的同学所准备的一套完整教学，从基础到精通不断进阶深入，后续还有实战项目，轻松应对面试，专栏订阅地址：https://blog.csdn.net/mrdeam/category_12647587.html优点：订阅限时19.9付费专栏，私信博主还可进入全栈VIP答疑群，作者优先解答机会（代码指导、远程服务），群里大佬众多可以

步入烟尘·2025-02-25 03:54

蓝易云 - 安装r语言在linux环境

在Linux环境下安装R语言，可以按照以下步骤进行：打开终端。使用包管理工具（如yum、apt等）安装R语言。

蓝易云·2025-02-25 01:09

深度强化学习算法在金融交易决策中的优化应用【附数据】

金融数据分析与建模专家金融科研助手|论文指导|模型构建✨专业领域：金融数据处理与分析量化交易策略研究金融风险建模投资组合优化金融预测模型开发深度学习在金融中的应用擅长工具：Python/R/MATLAB量化分析机器学习模型构建金融时间序列分析蒙特卡洛模拟风险度量模型金融论文指导内容

算法与数据·2025-02-24 01:22

基于深度学习的股票短期趋势预测模型设计与实现【附代码】

在模型构建方面，我们采用了LSTM网络来处理时间序列数据。LSTM网络具有记忆功能，能够捕捉数据中的长期依赖关系，这对于股票价格走势的预测至关重要