r语言arima模型序列的相关内容

文章 2024-04-29 来自：开发者社区

数据分享|R语言ARIMA模型分析预测上海空气质量指数AQI时间序列

全文链接：http://tecdat.cn/?p=32265 指数平滑法对于预测来说是非常有帮助的，而且它对时间序列上面连续的值之间相关性没有要求（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。但是，如果你想使用指数平滑法计算出预测区间，那么预测误差必须是不相关的，而且必须是服从零均值、方差不变的正态分布。即使指数平滑法对时间序列连续数值之间相关性没有要求，在...

文章 2024-04-26 来自：开发者社区

R语言用ARIMA模型滑动时间窗口识别网络流量时间序列异常值

全文链接：http://tecdat.cn/?p=30597 最近我们被要求解决时间序列异常检验的问题。有客户在使用大量的时间序列。这些时间序列基本上是每10分钟进行一次的网络测量，其中一些是周期性的（即带宽），而另一些则不是（即路由流量）（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。他想要一个简单的算法来进行在线“异常值检测”。基本上，想将每个时间序列的整个历...

文章 2024-04-17 来自：开发者社区

R语言用AR，MA，ARIMA 模型进行时间序列预测

本文讨论用ARIMA模型进行预测。考虑一些简单的平稳的AR（1）模拟时间序列 > for(t in 2:n) X\[t\]=phi*X\[t-1\]+E\[t\] > plot(X,type="l") ...

文章 2024-04-17 来自：开发者社区

R语言用ARIMA模型，ARIMAX模型预测冰淇淋消费时间序列数据

标准的ARIMA（移动平均自回归模型）模型允许只根据预测变量的过去值进行预测。该模型假定一个变量的未来的值线性地取决于其过去的值，以及过去（随机）影响的值。ARIMAX模型是ARIMA模型的一个扩展版本。它还包括其他独立（预测）变量。该模型也被称为向量ARIMA或动态回归模型。 ARIMAX模型类似于多变量回归模型，但允许利用回归残差中可能存在的自相关来提高预测的准确性。本文提...

文章 2024-04-17 来自：开发者社区

R语言arima，向量自回归（VAR），周期自回归(PAR)模型分析温度时间序列

至少有两种非平稳时间序列：具有趋势的时间序列和具有单位根的时间序列（称为单整时间序列）。单位根检验不能用来评估时间序列是否平稳。它们只能检测单整时间序列。季节性单位根也是如此。这里考虑月平均温度数据。 > mon=read.table("temp.txt") > ...

文章 2024-04-17 来自：开发者社区

【视频】Python和R语言使用指数加权平均(EWMA)，ARIMA自回归移动平均模型预测时间序列

链接视频：在Python和R语言中建立EWMA，ARIMA模型预测时间序列概述学习创建时间序列预测的步骤关注Dickey-Fuller检验和ARIMA（自回归移动平均）模型从理论上学习这些概念以及它们在python中的实现介绍时间序列（从现在起称为TS）被认为是数据科学领...

文章 2024-04-17 来自：开发者社区

R语言使用ARIMA模型预测股票收益时间序列

“预测非常困难，特别是关于未来”。丹麦物理学家尼尔斯·波尔（Neils Bohr）很多人都会看到这句名言。预测是这篇博文的主题。在这篇文章中，我们将介绍流行的ARIMA预测模型，以预测股票的收益，并演示使用R编程的ARIMA建模的逐步过程。时间序列中的预测模型是什么？预测涉及使用其历史数据点预测变量的值，或者还可以涉及在给定另一个变量的值的变化的情况下预测一个变量的...