今天继续就指数平滑法中最复杂的一种时间序列：有增长或者降低趋势并且存在季节性波动的时间序列的预测算法即Holt-Winters和大家分享。这种序列可以被分解为水平趋势部分、季节波动部分，因此这两个因素应该在算法中有对应的参数来控制。
Holt-Winters算法中提供了alpha、beta和gamma 来分别对应当前点的水平、趋势部分和季节部分，参数的去执法范围都是0-1之间，并且参数接近0时，...
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2014-12-22 11:12:30
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有些时候，为了后续处理更方便，我们需要对采集到的数据点进行内插处理，也就是所谓的增采样。本文就来讨论一下常用的几种内插算法。
sinc 函数内插
我们的信号 x(t) 是个实信号，带宽有限，能量有限。x[n] =x(nΔ)和 x’[n] =x(nΔ’)是对这个信号的两种采样，并且都满足采样定理的要求，也就是说信息并没有丢失。两次采样的采样率满足如下关系。
也就是说第二种采样...
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2014-12-21 16:38:32
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有些时候，为了后续处理更方便，我们需要对采集到的数据点进行内插处理，也就是所谓的增采样。本文就来讨论一下常用的几种内插算法。
利用FFT实现信号内插
我们的信号 x(t) 是个实信号，带宽有限，能量有限。x[n] =x(nΔ)和 x’[n] =x(nΔ’)是对这个信号的两种采样，并且都满足采样定理的要求，也就是说信息并没有丢失。两次采样的采样率满足如下关系。
也就是说第...
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2014-12-20 22:11:36
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上篇我和小伙伴们分享了简单指数平滑法，简单指数平滑法只能预测那些处于恒定水平和没有季节变动的时间序列，今天和大家分享非恒定水平即有增长或者降低趋势的，没有季节性可相加模型的时间序列预测算法---霍尔特指数平滑法（Holt）。
Holt 指数平滑法估计当前时间的水平和斜率。其平滑水平是由两个参数控制，alpha：估计当前点水平；beta：估计当前点趋势部分斜率。两个参数都介于0-1之间，当参数越接...
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2014-12-19 12:13:25
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上篇我们对时间序列数列有了整体的认识并将时间序列进行了分解，今天和小伙伴们分享常用预测算法中相对最简单的：简单指数平滑法。简单指数平滑适用于可用相加模型描述，并且处于恒定水平和没有季节变动的时间序列地短期预测。
简单指数平滑法提供了一种方法估计当前时间点上的水平。为了更加准确的估计当前时间的水平，我们使用alpha参数来控制平滑，alpha的取值在0-1之间。当alpha越接近0，临近预测的观测...
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2014-12-18 12:00:35
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今年在某服装企业蹲点了4个多月，之间很长一段时间在探索其现货和期货预测，时间序列也是做销售预测的首选，今天和小伙伴分享下时间序列的基本性质和如何用R来挖据时间序列的相关属性。
首先读入一个时间序列：从1946年1月到1959年12月的纽约每月出生人口数量（由牛顿最初收集）数据集可以从此链接下载（http://robjhyndman.com/tsdldata/data/nybirths.dat）。...
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2014-12-17 12:50:57
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安装graphite的时候发现，graphite安装分graphite－web，whisper，carbon。graphite－web顾名思义，是graphite的网站部分，使用Django框架，使用cairo来根据需要呈现图形whisper：数据库，用来储存时间序列数据carbon：监听时间序列数...
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2014-12-16 16:59:17
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从前有棵树，叫高数，树上挂了很多人
很久很久以前，在拉格朗日照耀下，有几座城：分别是常微分方城和偏微分方城这两座兄弟城，还有数理方程、随机过城。从这几座城里流出了几条溪，比较著名的有：柯溪、数学分溪、泛函分溪、回归分溪、时间序列分溪等。其中某几条溪和支流汇聚在一起，形成了解析几河、微分几河、黎曼几河三条大河。
河边有座古老的海森堡，里面生活着亥霍母子，穿着德布罗衣、卢瑟服、门捷列服，这...
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2014-12-13 12:21:24
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MetricsGraphics.js 是建立在D3的基础上，被用于可视化和布局的时间序列数据进行了优化。它提供以产生一个原则性的，一致的和响应式的方式的图形常见类型的简单方法。该库目前支持折线图，散点图和直方图，以及地毯地块和基本线性回归功能。
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Web程序 时间：
2014-12-05 18:56:08
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MetricsGraphics.js 是建立在D3的基础上，被用于可视化和布局的时间序列数据进行了优化。它提供以产生一个原则性的，一致的和响应式的方式的图形常见类型的简单方法。该库目前支持折线图，散点图和直方图，以及地毯地块和基本线性回归功能。
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2014-12-05 15:24:58
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