时间序列分析之ARIMA模型预测__R篇 之前一直用SAS做ARIMA模型预测，今天尝试用了一下R，发现灵活度更高，结果输出也更直观。现在记录一下如何用R分析ARIMA模型。 1. 处理数据1.1. 导入forecast包forecast包是一个封装的ARIMA统计软件包，在默认情况下，R没有预装f... ...
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2016-05-27 21:38:31
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华夏35度 Data Mining 径向基函数（RBF）神经网络 RBF网络能够逼近任意的非线性函数，可以处理系统内的难以解析的规律性，具有良好的泛化能力，并有很快的学习收敛速度，已成功应用于非线性函数逼近、时间序列分析、数据分类、模式识别、信息处理、图像处理、系统建模、控制和故障诊断等。 简单说明 ...
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2016-05-05 09:42:44
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Pandas 结构化数据（上） 一、实验说明 Pandas 是 python 的一个数据分析包，属于PyData项目的一部分。Pandas最初被作为金融数据分析工具而开发出来，因此 pandas 为时间序列分析提供了很好的支持。 Pandas 的名称来自于面板数据（panel data）和pytho ...
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2016-04-25 06:44:08
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一、面向工具： 1.1 数据分析与SAS --SAS时间序列分析 1.2 数据分析、展现与R语言 1.2.1 R其中武器之金融数据分析quantmod 1.2.2 R七种武器之数据可视化包ggplot2 1.2.3 R七种武器之生命数据分析bloconductor 1.3 数据分析与SPSS 1.4
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2016-02-16 00:04:35
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本章介绍时间序列中的基本概念。特别地，介绍随机过程、均值、方差、协方差函数、平稳过程和自相关函数等概念。 2.1时间序列与随机过程 关于随机过程的定义，本科上过相关课程，用的是《应用随机过程》清华林元烈老师的书。第1章第5节： 上面的定义比较清楚明白。按照本书上的说法，随机变量序列就是一个随机过程，
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2016-02-05 18:52:26
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“春节假期是难得的读书充电的时间。”--转自某boss。假期能写多少算多少，一个是题目中的这本书，另一个是《python核心编程》中的高级部分，再一个是拖着的《算法导论》。
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2016-02-04 12:23:14
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最近在看时间序列分析的一些东西，中间普遍用到一个叫pandas的包，因此单独拿出时间来进行学习。Pandas介绍 Pandas是python的一个数据分析包，最初由AQR Capital Management于2008年4月开发，并于2009年底开源出来，目前由专注于Python数据包开发的P...
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2015-12-24 15:02:05
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一、数据挖掘的流程1.明确你的目标，收集相关数据。2.根据目标分析这些数据，找出输入列、可预测列。3.选择合适的数据挖掘方法。4.分析数据挖掘结果，给出建议。二、常见的数据挖掘方法有分类、聚类、关联、回归、时间序列分析、离散序列分成、偏差分析、贝叶斯、神经网络等等。 1. 数据挖掘算法之分类例：某....
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2015-11-13 11:40:05
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多为历史数据，可以作为练习使用。 数据库1：Time series data library http://robjhyndman.com/TSDL/ 数据库2：Ruey S.Tsay?? http://www.gsb.uchicago.edu/fac/ruey.tsay/teaching/fts...
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2015-09-11 12:53:23
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以数据集robot为例1.打开数据data(robot)2.绘制标准残差图> m1=arima(x = robot, order = c(1, 0, 0))> m2=arima(x = robot, order = c(0, 1, 1))> plot(rstandard(m1),type="o")>...
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2015-08-15 11:35:30
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