文章 2024-04-29 来自:开发者社区

数据分享|R语言武汉流动人口趋势预测:灰色模型GM(1,1)、ARIMA时间序列、logistic逻辑回归模型

全文链接:http://tecdat.cn/?p=32496 人口流动与迁移,作为人类产生以来就存在的一种社会现象,伴随着人类文明的不断进步从未间断(点击文末“阅读原文”获取完整代码数据)。 人力资源是社会文明进步、人民富裕幸福、国家繁荣昌盛的核心推动力量。当前,我国经济正处于从以政府主导的投资驱动型的经济“旧常态”向以市场需求为主导的经济“新常态”转型过渡期。 ...

数据分享|R语言武汉流动人口趋势预测:灰色模型GM(1,1)、ARIMA时间序列、logistic逻辑回归模型
文章 2024-04-29 来自:开发者社区

数据分享|R语言交互可视化分析Zillow房屋市场:arima、VAR时间序列、XGBoost、主成分分析、LASSO报告

全文链接:http://tecdat.cn/?p=32427 分析师:Xueyan Liu 在当前海量数据和资源的情况下,面对客户需求,如何找准需求标的和问题核心,并围绕该目标问题挖掘数据、确定市场重要关联因素、分层分类筛选可能关联因素,是当前数据分析运用的关键(点击文末“阅读原文”获取完整数据)。 解决方案 ...

数据分享|R语言交互可视化分析Zillow房屋市场:arima、VAR时间序列、XGBoost、主成分分析、LASSO报告
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...

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
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...

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
文章 2024-04-26 来自:开发者社区

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

全文下载链接 :http://tecdat.cn/?p=27493 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。模型稳定性经过修正后较好,故具有一定的参考价值。 引言 随...

R语言用logistic逻辑回归和AFRIMA、ARIMA时间序列模型预测世界人口
文章 2024-04-24 来自:开发者社区

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

原文链接 :http://tecdat.cn/?p=27493  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(查看文末了解数据获取方式)作为训练集来预测85年的数据。模型稳定性经过修正后较好,故具有一定的参考价值。 引...

数据分享|R语言用logistic逻辑回归和AFRIMA、ARIMA时间序列模型预测世界人口
文章 2024-04-17 来自:开发者社区

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=24057 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Yahoo Finance获得的。 2.简介 预测算法是一种试图根据过去和...

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") ...

R语言用AR,MA,ARIMA 模型进行时间序列预测
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...

R语言用ARIMA模型,ARIMAX模型预测冰淇淋消费时间序列数据
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") > ...

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

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