目录1 灰色预测模型1.1 灰色系统的定义与特点1.2 灰色预测模型优缺点1.3 灰色生成数列1.4 灰色模型GM(1,1)实操步骤1 数据检验2 构建灰色模型3 检验预测值4 灰色预测模型实例代码目前我们学习预测模型的第一类：灰色预测模型。1 灰色预测模型 Gray Forecast
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2023-10-27 05:30:19
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R语言时间序列分析之ARIMA模型预测 今天学习ARIMA预测时间序列。 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。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某种情况下 我们可以通过考虑数据之间的相关性来创建更好的预
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2023-08-21 19:23:03
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文章目录预测性建模之线性回归模型假设模型理论结果模型诊断变量选择：案例分析数据描述查看数据基本特征及其分布模型拟合：模型检验：检验残差异常值的检验：自相关性检验：多重共线性的检验：总结参考代码 本次报告的主要目的是结合回归分析的理论来对实际mlr数据进行分析，并且分析得到的结果。本次报告的主要内容：介绍原理，介绍回归分析的原理。案例分析，结合mlr.csv中的数据，使用回归模型来拟合。总结，总结
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2023-08-02 09:20:22
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概述本文使用Kaggle上的一个公开数据集，从数据导入，清理整理一直介绍到最后数据多个算法建模，交叉验证以及多个预测模型的比较全过程，注重在实际数据建模过程中的实际问题和挑战，主要包括以下五个方面的挑战：缺失值的挑战异常值的挑战不均衡分布的挑战(多重)共线性的挑战预测因子的量纲差异以上的几个主要挑战，对于熟悉机器学习的人来说，应该都是比较清楚的，这个案例中会涉及到五个挑战中的缺失值，量纲和共线性问
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2023-09-14 16:26:57
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R语言中如何使用回归模型进行预测在R语言中为了拟合一个线性回归模型，我们可以使用lm()函数。函数用法如下：model <- lm(y ~ x1 + x2, data=df)我们可以像下面这样用拟合得到的线性回归模型预测新数据的结果：predict(model, newdata = new)（这里使用了新的数据“new”，下文有具体的例子） 下面结合几个例子介绍在R语言中如何使用线性回归模型
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2023-07-05 19:49:44
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深度学习R语言 mlr3 建模，训练，预测，评估（随机森林，Logistic Regression）本文主要通过使用mlr3包来训练German credit数据集，实现不同的深度学习模型。1. 加载R使用环境# 安装官方包，一般情况下大部分常用的包都可以官方安装
# install.packages("tidyverse")
# install.packages("bruceR")
#
# #
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2023-05-23 21:54:03
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目录相关性分析回归性分析线性回归模型的介绍回归系数的求解R语言中的线性回归显著性检验参数的显著性检验——t检验逐步回归 验证模型的各类假设前提多重线性检验正态性检验使用PP图或QQ图shapior检验与k-s检验数学变换独立性检验 方差齐性检验模型预测相关性分析绘制散点图先观察相关性根据相关系数进行计算 如pearson相关系数相关关系 的绝对值0.8 则高度相关 0.5到0.
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2023-06-20 13:31:46
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外推预测法是根据过去和现在的发展趋势推断未来的一类方法的总称。因为外推预测法基于过去的行为数据，所以它是保守的。通常可以使用时间序列数据或横截面数据进行外推预测。对于横截面数据进行外推的情况，比如可以使用一些州枪支法律改变的行为反应来预测其它州的反应。当外推的结果与真实的结果不一致时，外推就不再保守了。此时，可以考虑加入判断，合并到外推的结果中。那么有哪些方法可以合并一些知识到外推的结果中呢？（1
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2023-10-25 21:33:40
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预测模型在各个领域都越来越火，今天的分享和之前的临床预测模型背景上有些不同，但方法思路上都是一样的，多了解各个领域的方法应用，视野才不会被局限。今天试图再用一个实例给到大家一个统一的预测模型的做法框架（R中同样的操作可以有多种多样的实现方法，框架统一尤其重要，不是简单的我做出来就行）。而是要：eliminate syntactical differences between many of the
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2023-06-20 09:11:43
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Prophet 是 Facebook 推出的开源大规模预测工具，可以在 R 和 Python 中使用以预测时间序列数据。下面将简单介绍 Prophet 在 R 中的使用。一、基础介绍下面实例中使用的是佩顿 · 曼宁的维基百科主页每日访问量的时间序列数据(2007/12/10 – 2016/01/20)。我们使用 R 中的 Wikipediatrend 包获取该数据集。这个数据集
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2023-09-21 10:20:21
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在对短期数据的预测分析中，我们经常用到时间序列中的指数平滑做数据预测，然后根据不同。下面我们来看下具体的过程x<-data.frame(rq=seq(as.Date('2016-11-15'),as.Date('2016-11-22'),by='day'),
sr=c(300,697,511,1534,1155,1233,1509,1744))
xl<-ts(x$
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2023-07-08 14:35:38
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我们讨论了使用程序来获得预测的置信区间的方法。我们将讨论线性回归。
1. > plot(cars)
2. > reg=lm(dist~speed,data=cars)
3. > abline(reg,col="red")
4. > n=nrow(cars)
5. > x=21
6. > points(x,predict(reg,newdata= da
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2023-06-20 17:13:30
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[-]一前提准备二数据处理 我们还需要给我每列数据命名否则后面建模会出现报错三建立模型 电影评分系统是一种常见的推荐系统。现在使用R语言基于协同过滤算法来构建一个电影评分预测模型。一，前提准备 1.R语言包：ggplot2包（绘图），recommenderlab包，reshape包（数据处理） &n
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2023-06-25 12:50:06
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对于模拟价格，几何布朗运动 (GBM) 是 事实上的首选 模型。它有一些很好的属性，通常与价格一致，例如对数正态分布（因此向下限制为零），并且期望收益不取决于价格的大小。当然，GBM 只是一个模型，没有一个模型可以完美地代表现实。特别是，GBM 使用恒定波动率，这显然与现实不符。它也没有考虑跳跃，例如由新闻引起的跳跃。尽管有这些限制，GBM 仍然是对价格行为进行建模
视频：R语言广义相加模型（GAM）在电力负荷预测中的应用1导言
这篇文章探讨了为什么使用广义相加模型 是一个不错的选择。为此，我们首先需要看一下线性回归，看看为什么在某些情况下它可能不是最佳选择。2回归模型假设我们有一些带有两个属性Y和X的数据。如果它们是线性相关的，则它们可能看起来像这样：为了检查这种关系，我们可以使用回归模型。线性回归是一种使用X来预测变量Y的方法。将其应用于我们的数
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2023-09-11 12:32:46
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使用R语言预测产品销量 通过不同的广告投入，预测产品的销量。因为响应变量销量是一个连续的值，所以这个问题是一个回归问题。数据集共有200个观测值，每一组观测值对应一种市场情况。 数据特征TV：对于一个给定市场的单一产品，用于电视上的广告费用（以千为单位）Radio：用于广告媒体上投资的广告费用Newspaper：用于报纸媒体上的广告费用响应Sales：对应产品的销量
您将学习如何使用Prophet(在R中)解决一个常见问题：预测公司明年的每日订单。 数据准备与探索Prophet最拟合每日数据以及至少一年的历史数据。我们将使用SQL处理每天要预测的数据：`select`` date,valuefrom modeanalytics.daily_ordersorder by date`我们可以将SQL查询结果集通过管道传递R数据框对象中。首先，将您的SQ
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2023-08-08 11:48:19
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前段时间，有读者咨询如何绘制带置信区间的预测曲线。本篇介绍的rms工具包可以很简便地解决这个问题。该包是Regression Modeling Strategies的附加学习资源1 lm()/ols()
在rms工具包中，使用Predict()函数预测的模型结果可以直接使用plot()或ggplot()函数进行绘制，并自带置信区间，但是建模函数必须使用rms工具包中的相关函数。比如对线性模型而言，
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2023-10-16 20:21:35
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1、线性回归 线性回归就是使用下面的预测函数预测未来观测量：其中，x1,x2,...,xk都是预测变量（影响预测的因素），y是需要预测的目标变量（被预测变量）。线性回归模型的数据来源于澳大利亚的CPI数据，选取的是2008年到2011年的季度数据。rep函数里面的第一个参数是向量的起始时间，从2008-2010，第二个参数表示向量里面的每个元素都被4个小时间段。year <- rep(200
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2023-06-20 13:31:07
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好啦，年更博主来了。上一节我们主要对时间序列的一些基于R的简单数据处理方式和操作方法进行了说明，这节，我们将会更深入地对时间序列预测和计算进行说明。2.1对时间序列对象进行季节性分解很明显，在我们进行数学建模竞赛的数据分析处理阶段，针对已经转化后的数据(时间序列对象)。我们必须知道该时间序列对象的特征：是否有周期，是否有随机性，是否有一些重要的影响因子等等.。接下来我将使用R对时间序列对象进行分解
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2023-08-17 07:49:53
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