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用R语言做时间序列分析（附数据集和源码）

时间序列（time series）是一系列有序的数据。通常是等时间间隔的采样数据。如果不是等间隔，则一般会标注每个数据点的时间刻度。...即已知历史的数据，如何准确预测未来的数据。 先从简单的方法说起。给定一个时间序列，要预测下一个的值是多少，最简单的思路是什么呢？ （1）mean（平均值）：未来值是历史值的平均。 ?...（3) snaive ： 假设已知数据的周期，那么就用前一个周期对应的时刻作为下一个周期对应时刻的预测值 （4） drift：飘移，即用最后一个点的值加上数据的平均趋势 ?...确保stationary之后，下面就要确定p和q的值了。定这两个值还是要看ACF和PACF： ? 确定好p和q之后，就可以调用R里面的arime函数了。...值得一提的是，R里面有两个很强大的函数： ets 和 auto.arima。 用户什么都不需要做，这两个函数会自动挑选一个最恰当的算法去分析数据。 在R中各个算法的效果如下： ? 代码如下： ?

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用R语言做时间序列分析（附数据集和源码）

时间序列（time series）是一系列有序的数据。通常是等时间间隔的采样数据。如果不是等间隔，则一般会标注每个数据点的时间刻度。...即已知历史的数据，如何准确预测未来的数据。 先从简单的方法说起。给定一个时间序列，要预测下一个的值是多少，最简单的思路是什么呢？ （1）mean（平均值）：未来值是历史值的平均。 ?...（3) snaive ： 假设已知数据的周期，那么就用前一个周期对应的时刻作为下一个周期对应时刻的预测值 （4） drift：飘移，即用最后一个点的值加上数据的平均趋势 ?...确保stationary之后，下面就要确定p和q的值了。定这两个值还是要看ACF和PACF： ? 确定好p和q之后，就可以调用R里面的arime函数了。...值得一提的是，R里面有两个很强大的函数： ets 和 auto.arima。 用户什么都不需要做，这两个函数会自动挑选一个最恰当的算法去分析数据。 在R中各个算法的效果如下： ? 代码如下： ?

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    R语言分布滞后线性和非线性模型（DLMs和DLNMs）分析时间序列数据

    Gasparrini等人[2010]和Gasparrini[2011]阐述了DLMs和DLNMs的发展以及时间序列数据的实现（。...序言 本文描述的示例涵盖了时间序列数据DLNM方法的大多数标准应用，并探讨了DLNM包用于指定、总结和绘制此类模型。...尽管这些例子在空气污染和温度对健康的影响方面有具体的应用，但它们很容易被推广到不同的主题，并为分析这些数据集或其他时间序列数据源奠定了基础。...相关视频 数据 示例使用时间序列数据集（包括1987-2000年期间每日观测数据）探索了空气污染和温度与死亡率之间的关系。...最后，我根据参数类型和pch选择了带有特定符号的点。在第二个语句中，参数type =“ overall”表示必须绘制整体累积关联，置信区间为线，ylim定义y轴的范围，lwd表示直线的厚度。

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    R语言分布滞后线性和非线性模型（DLMs和DLNMs）分析时间序列数据

    Gasparrini等人[2010]和Gasparrini[2011]阐述了DLMs和DLNMs的发展以及时间序列数据的实现。...本文描述的示例涵盖了时间序列数据DLNM方法的大多数标准应用，并探讨了DLNM包用于指定、总结和绘制此类模型。...尽管这些例子在空气污染和温度对健康的影响方面有具体的应用，但它们很容易被推广到不同的主题，并为分析这些数据集或其他时间序列数据源奠定了基础。...数据 示例使用时间序列数据集（包括1987-2000年期间每日观测数据）探索了空气污染和温度与死亡率之间的关系。...最后，我根据参数类型和pch选择了带有特定符号的点。在第二个语句中，参数type =“ overall”表示必须绘制整体累积关联，置信区间为线，ylim定义y轴的范围，lwd表示直线的厚度。

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    【视频】时间序列分类方法：动态时间规整算法DTW和R语言实现|附代码数据

    p=22945 最近我们被客户要求撰写关于动态时间规整算法的研究报告，包括一些图形和统计输出 动态时间扭曲算法何时、如何以及为什么可以有力地取代常见的欧几里得距离，以更好地对时间序列数据进行分类 时间序列分类的动态时间扭曲...分类器通常是 k 最近邻 （KNN）  算法，用于了解要标记的时间序列是否与训练数据集中的某些时间序列相似。根据邻域，最近的类或最近类的聚合与所分析的时间序列相关联。...图 — 动态时间扭曲匹配 算法 让我们考虑两个时间序列 X = （x₁， x₂， ...， xn） 和 Y = （y₁， y₂， ...， ym）， 在等距时间点采样，长度相等或不同。...翘曲路径 p 是局部成本矩阵上的点序列，因此是两个时间序列上的几个点序列： 必须满足一些条件： 边界条件： 翘曲路径的起点和终点必须是序列的第一个和最后一个点。 单调性条件： 以保留时间顺序。...R语言实现 在这篇文章中，我们将学习如何找到两个数字序列数据的排列。 创建序列数据 首先，我们生成序列数据，并在一个图中将其可视化。

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    R语言用多项式回归和ARIMA模型预测电力负荷时间序列数据

    p=18037 根据我们对温度的预测，我们可以预测电力消耗。绘制电力消耗序列图：（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。...分位数回归、GAM样条曲线、指数平滑和SARIMA对电力负荷时间序列预测 左右滑动查看更多 01 02 03 04 我们还可以假设自回归形式，其中Y_ {t} 是Y_ {t-1} 的函数 lm(Load...最后，我们可以忽略解释变量，而直接尝试建立时间序列模型。 plot(elect[passe,"Load"],type="l") 令人担忧的是该序列的异方差，其最小斜率低于最大斜率。...= c(0,1, 最后，最后一个要简单一些 arima(Z,order = c(1,0,0), seasonal = list(order = c(2,0,0))) 然后，我们将所有预测存储在数据库中...μ，σ2），因此 E [Y] = exp（μ+σ2/ 2） sqrt(predict(modelz1,n.ahead = 111)$se^2+sigma^2), 我们在这里假设两个模型（线性趋势和自回归模型的线性

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    R语言用多项式回归和ARIMA模型预测电力负荷时间序列数据

    p=18037 根据我们对温度的预测，我们可以预测电力消耗。绘制电力消耗序列图。...相关视频 plot(elect,type="l") 我们可以尝试一个非常简单的模型，其中日期Y_t的消耗量是时间，温度（以多项式形式表示）以及工业生产指数IPI_t的函数。...最后，我们可以忽略解释变量，而直接尝试建立时间序列模型。 plot(elect[passe,"Load"],type="l") 令人担忧的是该序列的异方差，其最小斜率低于最大斜率。...= c(0,1, 最后，最后一个要简单一些 arima(Z,order = c(1,0,0), seasonal = list(order = c(2,0,0))) 然后，我们将所有预测存储在数据库中...μ，σ2），因此 E [Y] = exp（μ+σ2/ 2） sqrt(predict(modelz1,n.ahead = 111)$se^2+sigma^2), 我们在这里假设两个模型（线性趋势和自回归模型的线性

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    R语言DTW(Dynamic Time Warping) 动态时间规整算法分析序列数据和可视化

    线性序列数据如时间序列、音频、视频都可以用这种方法进行分析。DTW通过局部拉伸和压缩，找出两个数字序列数据的最佳匹配，同时也可以计算这些序列之间的距离。 DTW是干什么的？...{\varpi \_k} W=ϖ1,ϖ2...ϖk，其中 {w\_k} = (i,j) wk=(i,j)，即认为时间序列1的第i个点和时间序列2的第j个点是类似的。...然后用欧式距离计算出每序列的每两点之间的距离，D(ai,bj) 其中1≤i≤m，1≤j≤n 画出下表： ? 3. 接下来就是根据上图将最短路径找出来。...R语言实现 在这篇文章中，我们将学习如何找到两个数字序列数据的排列。 创建序列数据 首先，我们生成序列数据，并在一个图中将其可视化。...用双向的方法作图 动态时间规整结果的绘图：点比较 显示查询和参考时间序列以及它们的排列方式，进行可视化检查。 Plot(align) ? 用密度作图 显示叠加了规整路径的累积成本密度 。

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    R语言中ARMA，ARIMA（Box-Jenkins），SARIMA和ARIMAX模型用于预测时间序列数据

    加法和乘法时间序列数据 加法模型假设数据可以分解为 yt = St + Tt + ϵt.yt = St + Tt + ϵt....正如我们所看到的，采用对数已经使季节性成分的幅度沿时间均衡。请注意，总体增长趋势没有改变。 在R中分解时间序列数据 要分解R中的时间序列数据，我们可以使用该decompose函数。...使用这些图我们可以区分两个签名： pp rr AR和MA术语的影响 AR和MA术语的组合导致以下时间序列数据： ?...由于数据集未指示相对时间点，我们将手动创建此类注释： 为此，我们将在臭氧数据集中创建一个新列，该列反映了相对时间点： 现在我们有了时间维度，我们可以绘制臭氧水平的纵向行为： ?...时间序列数据似乎是平稳的。让我们考虑ACF和pACF图，看看我们应该考虑哪些AR和MA术语 ? 自相关图非常不清楚，这表明数据中实际上没有时间趋势。因此，我们会选择ARIMA（0,0,0）模型。

    3.2K21

    R语言股价跳跃点识别：隐马尔可夫hmm和 GARCH-Jump对sp500金融时间序列分析

    二、数据预处理： 2.1序列平稳性检验 当对时间序列进行建模时需要考虑到序列是否平稳，故首先进行ADF检验。检验结果显示收益率序列平稳。...股价跳跃点识别：隐马尔可夫hmm模型和 GARCH-Jump对sp500金融时间序列分析|附代码数据 本文旨在研究金融时间序列中的跳跃点识别和状态切换问题。...通过结合隐马尔可夫模型和 GARCH-Jump 方法，构建了 hmm-garch-jump 新模型，以提高对金融时间序列的分析能力。 金融时间序列的分析对于理解市场行为和风险管理至关重要。...在判断跳跃点时，首先根据方差的变化情况进行初步筛选。如果当前方差大于某阈值的前一个方差，则认为可能发生了跳跃点。 结合 HMM 的状态预测值进一步判断跳跃的方向。...# 自定义函数判断跳跃点和方向directions\[i\] <- 1 # 正向跳跃} else {directions\[i\] <- -1 # 负向跳跃}}} 三、结果与讨论 通过对金融时间序列数据进行分析

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    R语言对用电负荷时间序列数据进行K-medoids聚类建模和GAM回归|附代码数据

    p=4146 原文出处：拓端数据部落公众号 最近我们被客户要求撰写关于用电负荷时间序列的研究报告，包括一些图形和统计输出。...在此还有一个非常重要的注意事项，对时间序列进行归一化是对时间序列进行每次聚类或分类之前的必要步骤。我们想要提取典型的消耗曲线，而不是根据消耗量进行聚类。维数上已大大降低。...因此，基于模型的时间序列表示在此用例中非常有效 。建议在每天的时间序列中使用与FeaClip一起的窗口方法。最大的优点是不需要与FeaClip方法一起进行标准化。 ...抽样的贝叶斯简单线性回归仿真分析5.在r语言中使用GAM（广义相加模型）进行电力负荷时间序列分析6.使用SAS，Stata，HLM，R，SPSS和Mplus的分层线性模型HLM7.R语言中的岭回归、套索回归...、主成分回归：线性模型选择和正则化8.R语言用线性回归模型预测空气质量臭氧数据9.R语言分层线性模型案例

    25310

    R语言单位根、协整关系Granger因果检验、RESET分析汇率在岸和离岸数据时间序列

    USDCNH在岸数据 首先，对USDCNH在岸数据和离岸数据时间序列进行线性拟合，看数据随时间变化的趋势。对在岸数据的线性拟合模型结果如下。...从下面的结果可以看到时间对在岸数据有较大影响，因此该数据不是平稳的序列。...对USDCNH在岸数据和离岸数据时间序列进行ADF单位根检验，选择水平值，包含趋势项和漂移项，最大滞后期数按照SIC（Schwarz Info Criterinon）准则，单位根检验结果如下： ## ...USDCNH离岸数据  首先，对USDCNH离岸数据时间序列进行线性拟合，看数据随时间变化的趋势。对在岸数据的线性拟合模型结果如下。...对在岸和离岸汇率收益率序列进行Granger因果检验，最优滞后期数是根据AIC信息准则和SC信息准则确定的。在岸人民币汇率、离岸市场汇率的Granger因果关系检验结果见表。

    45730

    R语言状态空间模型和卡尔曼滤波预测酒精死亡人数时间序列|附代码数据

    状态空间建模是一种高效、灵活的方法，用于对大量的时间序列和其他数据进行统计推断 摘要 本文介绍了状态空间建模，其观测值来自指数族，即高斯、泊松、二项、负二项和伽马分布。...绪论 状态空间模型为几种类型的时间序列和其他数据的建模提供了一个统一的框架。...在卡尔曼滤波结束时，an+1给出了我们对所有数据下恒定斜率项的最终估计。这里斜率项被估计为0.84，标准误差为0.34。...请注意典型的模型；在时间t，卡尔曼滤波器计算一步向前预测误差vt = yt - µt，并使用它和先前的预测来修正下一个时间点的预测。...数据还是由酒精有关的死亡组成，但现在有四个年龄组，即30-39岁、40-49岁、50-59岁和60-69岁，被一起作为一个多变量泊松模型来建模。

    37200

    R语言用logistic逻辑回归和AFRIMA、ARIMA时间序列模型预测世界人口|附代码数据

    本文应用R软件技术，分别利用logistic模型、ARFMA模型、ARIMA模型、时间序列模型对从2016到2100年的世界人口进行预测 作者将1950年到2015年的历史数据作为训练集来预测85年的数据...AFRIMA模型定义 AFRIMA模型的基于A R M A模型和ARIMA模型。...是由博克思和詹金斯于70年代初提出的一著名时间序列预测方法，博克思-詹金斯法。...ARIMA模型的基本思想是：将预测对象随时间推移而形成的数据序列视为一个随机序列，用一定的数学模型来近似描述这个序列。这个模型一旦被识别后就可以从时间序列的过去值及现在值来预测未来值。...ARIMA模型的基本思想是：将预测对象随时间推移而形成的数据序列视为一个随机序列，用一定的数学模型来近似描述这个序列。这个模型一旦被识别后就可以从时间序列的过去值及现在值来预测未来值。

    47120

    R语言用logistic逻辑回归和AFRIMA、ARIMA时间序列模型预测世界人口|附代码数据

    本文选自《R语言用logistic逻辑回归和AFRIMA、ARIMA时间序列模型预测世界人口》。...点击标题查阅往期内容 R语言时间序列：ARIMA / GARCH模型的交易策略在外汇市场预测应用 R语言中的时间序列分析模型：ARIMA-ARCH / GARCH模型分析股票价格 R语言用Garch模型和回归模型对股票价格分析...时间序列分析：ARIMA GARCH模型分析股票价格数据 GJR-GARCH和GARCH波动率预测普尔指数时间序列和Mincer Zarnowitz回归、DM检验、JB检验 【视频】时间序列分析：ARIMA-ARCH...SP 500指数波动率时间序列和预测可视化 Python金融时间序列模型ARIMA 和GARCH 在股票市场预测应用 MATLAB用GARCH模型对股票市场收益率时间序列波动的拟合与预测R语言GARCH-DCC...模型和对数收益率数据探索性分析 R语言多元Copula GARCH 模型时间序列预测 R语言使用多元AR-GARCH模型衡量市场风险 R语言中的时间序列分析模型：ARIMA-ARCH / GARCH模型分析股票价格

    83000

    R语言用logistic逻辑回归和AFRIMA、ARIMA时间序列模型预测世界人口|附代码数据

    本文应用R软件技术，分别利用logistic模型、ARFMA模型、ARIMA模型、时间序列模型对从2016到2100年的世界人口进行预测 作者将1950年到2015年的历史数据作为训练集来预测85年的数据...是由博克思和詹金斯于70年代初提出的一著名时间序列预测方法，博克思-詹金斯法。...ARIMA模型的基本思想是：将预测对象随时间推移而形成的数据序列视为一个随机序列，用一定的数学模型来近似描述这个序列。这个模型一旦被识别后就可以从时间序列的过去值及现在值来预测未来值。...ARIMA模型的基本思想是：将预测对象随时间推移而形成的数据序列视为一个随机序列，用一定的数学模型来近似描述这个序列。这个模型一旦被识别后就可以从时间序列的过去值及现在值来预测未来值。...本文选自《R语言用logistic逻辑回归和AFRIMA、ARIMA时间序列模型预测世界人口》。

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    视频编解码学习之二：编解码框架「建议收藏」

    序列结束码：专有的一段比特串，标识该序列的压缩数据的结束 MPEG-2的序列结束码为十六进制数000001(B7)。 5. 图像组编码对象 6....扫描 扫描：将二维数据转换为一维的数据序列。 21. 熵编码 熵编码：根据符号出现的概率，对经常出现的符号分配较短的码字，对不常出现的符号分配较长的码字。...第一步：检查起始点和其周围步长为R/2的8个点，将最优点作为第二步的起始点； 第二步：以新的起始点为中心检查其周围步长为R/4的8个点，找到最优点作为第三步的起始点； 第三步：以新的起始点为中心检查其周围步长为...十字搜索 起始搜索步长R/2，从起始点开始以”X”形十字搜索，当搜索步长降为1时，如果上一步的最优点为中心点，左上点或右下点，则这一步搜索以”+”形状十字搜索，然后结束搜索，否则还是以”X”形十字搜索...新三步搜索 与三步搜索方法不同的是，考虑到运动矢量高的中心分布特点，新三步搜索方法，除了围绕起始点为中心搜索步长为R/2的8个点之外，在起始点周围增加了步长为1的8个搜索点，如果最优点为步长为1的8个搜索点之一

    1.6K20

    R语言时变向量自回归（TV-VAR）模型分析时间序列和可视化|附代码数据

    我们在整个时间序列的持续时间内选择间隔相等的时间点，然后在每个时间点估计 "局部 "模型。所有的局部模型加在一起就构成了时变模型。...我们在左边的面板上看到这个时间序列的10个时间点。红色的一列w_t_e=3表示我们在t=3时估计局部模型可能使用的一组权重：接近t=3的时间点的数据得到最高的权重，而更远的时间点得到越来越小的权重。...---- R语言估计时变VAR模型时间序列的实证研究分析案例 01 02 03 04 加载和检查数据 为了说明估计时变VAR模型，我使用了12个情绪相关变量的ESM时间序列，这些变量每天最多测量...从模型对象中提供新数据和变量可以计算新样本的预测误差。 参数errorCon = c("R2", "RMSE")指定解释方差的比例（R^2）和均方根误差（RMSE）作为预测误差。...---- 本文选自《R语言时变向量自回归（TV-VAR）模型分析时间序列和可视化》。

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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...google$Week )     monthsum=c(monthsum,sum(as.numeric(google$gender.equality[index])))合并google trend的数据和就业数据...----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...google$Week )     monthsum=c(monthsum,sum(as.numeric(google$gender.equality[index])))合并google trend的数据和就业数据...----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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