R语言数据结构-----向量
1）创建向量 #使用c()函数创建向量，括号内为各个元素，用逗号分隔 x <- c(1, 2, 3, 4, 5) # 数值型向量 y <- c("a", "b", "c") # 字符型向量 z <- c(TRUE, FALSE) # 逻辑型向量 #使用:...
【视频】R语言支持向量回归SVR预测水位实例讲解|附代码数据
当我们面对样本需要建立相应模型时，使用传统统计方法建立模型需要大量的样本数据，只有在样本量足够大时，该模型才具有一定的可靠性，而实际实验中，不一定每次实验都拥有足够大的样本，甚至是小样本，这时使用传统统计方法来建立出的模型，在可靠性方面就存在一定的局限，难以达到理想的效果（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。 实例视频 ...
R语言独立成分分析fastICA、谱聚类、支持向量回归SVR模型预测商店销量时间序列可视化
全文链接：http://tecdat.cn/?p=31948 本文利用R语言的独立成分分析（ICA）、谱聚类（CS）和支持向量回归 SVR 模型帮助客户对商店销量进行预测（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。 首先，分别对商店销量的历史数据进行了独立成分分析，得到了多个独立成分；其次，利用谱聚类方法将商店销量划分成了若干类，并将每个类的特征进行了提取；最后...
R语言矩阵特征值分解(谱分解)和奇异值分解(SVD)特征向量分析有价证券数据
R语言是一门非常方便的数据分析语言，它内置了许多处理矩阵的方法。 作为数据分析的一部分，我们要在有价证券矩阵的操作上做一些工作，只需几行代码。 有价证券数据矩阵在这里 D=read.table("secu.txt",header=TRU...
R语言时变向量自回归（TV-VAR）模型分析时间序列和可视化
在心理学研究中，个人主体的模型正变得越来越流行。原因之一是很难从人之间的数据推断出个人过程。另一个原因是，由于移动设备无处不在，从个人获得的时间序列变得越来越多。所谓的个人模型建模的主要目标是挖掘潜在的内部心理现象变化。考虑到这一目标，许多研究人员已经着手分析个人时间序列中的多变量依赖关系。对于这种依赖关系，最简单和最流行的模型是一阶向量自回归（VAR）模型，其中当前时间点的每个变量都是由前一个....
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语言用向量自回归（VAR）进行经济数据脉冲响应研究分析
自从Sims（1980）发表开创性的论文以来，向量自回归模型已经成为宏观经济研究中的关键工具。这篇文章介绍了VAR分析的基本概念，并指导了简单模型的估算过程。 单变量自回归 VAR代表_向量自回归_。为了理解这意味着什么，让我们首先来看一个简单的单变量（即仅一个因变量或内生变量）自回归（AR）模型，其形式为yt=a1yt−1+et。 平稳性 在估算此类模型之前，应...
R语言向量误差修正模型 (VECMs)分析长期利率和通胀率影响关系
向量自回归模型估计的先决条件之一是被分析的时间序列是平稳的。但是，经济理论认为，经济变量之间在水平上存在着均衡关系，可以使这些变量差分而平稳。这就是所谓的协整关系。由于知道这种关系可以改善分析的结果，所以希望有一个计量经济学模型，能够捕捉到这种关系。所谓的向量误差修正模型（VECMs）就属于这一类模型。下文介绍了VECMs的基本概念，并在R中估计这种模型。 模型和数据 向量误差修...
R语言随机搜索变量选择SSVS估计贝叶斯向量自回归（BVAR）模型
介绍 向量自回归（VAR）模型的一般缺点是，估计系数的数量与滞后的数量成比例地增加。因此，随着滞后次数的增加，每个参数可用的信息较少。在贝叶斯VAR文献中，减轻这种所谓_的维数诅咒的_一种方法是_随机搜索变量选择_（SSVS），由George等人提出（2008）。SSVS的基本思想是将通常使用的先验方差分配给应包含在模型中的参数，将不相关参数的先验方差接近零。这样，通常就可以估算出相关参...
R语言实现向量自回归VAR模型
澳大利亚在2008 - 2009年全球金融危机期间发生了这种情况。澳大利亚政府发布了一揽子刺激计划，其中包括2008年12月的现金支付，恰逢圣诞节支出。因此，零售商报告销售强劲，经济受到刺激。因此，收入增加了。 VAR面临的批评是他们是理论上的; 也就是说，它们不是建立在一些经济学理论的基础上，这些理论强加了方程式的理论结构。假设每个变量都影响系统中的每个其他变量，这使得估计系数的直接解...
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