# 实现ARFIMA模型用R语言的步骤
## 1. 数据准备
首先，我们需要准备好用于建模的数据。ARFIMA模型是一种时间序列模型，因此我们需要收集时间序列数据，并确保数据已经进行了必要的预处理，如去除异常值、填补缺失值等。
## 2. 安装和加载必要的R包
在继续之前，我们需要确保已经安装并加载了一些必要的R包。这些包包括`forecast`、`fracdiff`和`tseries`。你可
原创
2023-09-01 04:31:06
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2.1介绍 DEA模型又称投入导向模型CCR，它基于规模报酬不变前提。2.2步骤 假设我们要计算一组n个决策单元（DMU），它可能是企业、政府部门、学校或医院等，这n个DMU的技术效率记为DMUj。  
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2023-07-12 22:58:36
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# ARFIMA模型的概述与R语言实现
## 什么是ARFIMA模型？
ARFIMA（Autoregressive Fractionally Integrated Moving Average）模型是一种用于分析和预测时间序列数据的统计模型。它的一个显著特点是能够捕捉时间序列中的长记忆特性，适用于表现出持久性或者长期依赖关系的时间序列数据。与传统的ARIMA模型只允许整数阶差分不同，ARFIM
# R语言实现自回归分数积分滑动平均模型（ARFIMA）
自回归分数积分滑动平均（ARFIMA）模型是一种广泛应用于时间序列分析的工具。与传统的自回归滑动平均（ARMA）模型不同，ARFIMA模型不仅能够处理自相关，还可以处理数据的长期依赖性。本文将介绍如何在R语言中实现ARFIMA模型，并展示代码示例和可视化分析。
## ARFIMA模型简介
ARFIMA模型是ARMA模型的扩展形式，包含
功能富集分析（R语言）一、clusterProfiler包做功能分析1、包的安装与下载（1）一般：install.packages("clusterProfiler")library("clusterProfiler")（2）package_list = c("clusterProfiler") for(p in package_list){
if (!requireNamespace(p,
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2024-03-07 23:02:20
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# 使用R语言中的aggregate函数构建模型的完整指南
在数据分析和建模过程中，`aggregate`函数是一个非常实用的工具。它能够对数据进行分组并生成汇总统计，通常用于探索性数据分析（EDA）或为后续建模做准备。本文将引导您逐步使用`aggregate`函数，构建一个简单的模型，并为每一步提供详细的代码示例和解释。
## 流程概述
以下是实施过程的简要步骤：
| 步骤编号 | 步骤
原创
2024-10-05 06:06:52
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R语言数据储存与读取
1 首先用getwd() 获得当前目录，用setwd("C:/data")设定当前目录
2 数据保存
创建数据框d
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2023-07-05 09:37:59
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随着基于过程的作物生长模型(Process-based Crop Growth Simulation Model)的发展，R语言在作物生长模型和数据分析、挖掘和可视化中发挥着越来越重要的作用。想要成为一名优秀的作物模型使用者与科研团队不可或缺的人才，除了掌握对作物模型相关知识之外，还要掌握模型的快速模拟和高效数据分析能力。Decision Support Systems for Agrotechn
参考用书：数据挖掘：R语言实战 黄文 王正林 编著 支持向量机方法建立在统计学理论的VC维理论和结构风险最小原理的基础下，根据有限样本在模型的复杂性和学习能力之间寻求最佳折中， 以期获得最好的推广能力。 统计学习的目标从经验风险最小化变为了寻求经验风险与置信风险之和最小化，即结构风险最小化。 e1071包 svm(formula, da
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2024-04-11 12:55:28
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加性模型SNP用R语言
本文将深入探讨如何使用R语言来实施加性模型（Additive Models）用于单核苷酸多态性（SNP）分析的过程。通过以下各个部分，可以学习到更系统的分析方法以及应对过程中可能出现的异常情况。
## 协议背景
加性模型在统计学中提供了一种灵活的方式来建模数据。近年来，尤其在基因组学领域，通过分析SNP与疾病之间的关系，研究者能够识别与复杂疾病相关的基因变异。以下是加
在经济学中，技术效率是指在既定的投入下产出可增加的能力或在既定的产出下投入可减少的能力。常用度量技术效率的方法是生产前沿分析方法。所谓生产前沿是指在一定的技术水平下，各种比例投入所对应的最大产出集合。而生产前沿通常用生产函数表示。前沿分析方法根据是否已知生产函数的具体的形式分为参数方法和非参数方法，前者以随机前沿分析（StochasticFrontierAnalysis，下文简称SFA）为代表，后
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2023-06-20 16:02:56
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# R语言中使用AIC准则选择模型的指南
在统计建模过程中，选择合适的模型是个关键步骤。AIC（赤池信息量准则）是一种常用的方法，用于在多个模型中进行比较，选择最优模型。本文将为你详细介绍R语言中如何使用AIC准则选择模型的步骤和代码。
## 流程步骤
在使用AIC进行模型选择时，我们可以遵循以下步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 数据准备 |
注：本博客旨在分享个人学习心得，有不规范之处请多多包涵！ 目录Vector 向量Matrix 矩阵List 列表结束语 Vector 向量简单来说，R语言中的vector是一个包含许多元素的一维数据结构，类似Python里的列表。下面的命令可以构造一个简单的R语言向量：#c()函数意思为connect，它把括号里的内容整合成一个vector或list
myVec1 <- c(1, 2, 3,
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2023-09-22 18:06:02
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一、模型选择之AIC和BIC 人们提出许多信息准则，通过加入模型复杂度的惩罚项来避免过拟合问题，此处我们介绍一下常用的两个模型选择方法 赤池信息准则（Akaike Information Criterion，AIC）和贝叶斯信息准则（Bayesian Information Criterion，BIC） AIC是衡量统计模型拟合优良性的一种标准，由日本统计学家赤池弘次在1974年提出
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2024-01-12 10:49:27
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1 使用 c,cbind,rbind结合变量 之前获得四列数据 Wingcrd,Tarsus,Head,Wt 每个列包含8个数据，可以通过c继续连接变量 > BirdData <- c(Wingcrd,Tarsus,Head,Wt)
> BirdData
[1] 59.0 55.0 53.5 55.0 52.5 57.5 53.0 55.0 22.3 19.7
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2024-08-10 16:44:18
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前面用了2篇推文，帮大家梳理了从线性拟合到非线性拟合的常用方法，包括多项式回归、分段回归、样条回归、限制性立方样条回归，以及它们之间的区别和联系，详情请看：多项式回归和样条回归1多项式回归和样条回归2今天用R语言实操。今天先介绍多项式拟合。多项式拟合我们用car包里面的USPop数据集进行演示。这个数据集一共两列，一列是年份，另一列是美国每一年的人口数量，数据一共22行。# 加载数据
librar
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2024-02-21 19:32:51
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brieflogistic回归具体实例 其中affairs的中位数和平均数很有意思，假设不存在“回避/逃避”情况以及乱写的情况，还真是有第一次就有很多次。 将Affairs$ynaffair变量作为回归的因变量： 其中回归系数是否显著性不等于0的检验中，性别，孩子，教育程度和职业显著性较低。所以将其去除后利用其他变量回归试试看这里可以比较下两次回归模型的拟合程度有没有显著性的差异，可以使用anov
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2023-10-26 16:03:08
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线性回归中模型选择的几个度量指标。1，R square统计量：度量回归模型的方差可解释部分。注意，只有往模型里面增加特征，就能够增加R square 统计量。2，F统计量：测试回归模型的整体显著性。如果F统计量较大，就可以拒绝所有系数为0的空假设。3，adjusted R square 统计量。对增加了R square 惩罚，当模型中特征较多时，做一个惩罚。4，Cp统计量：假定总共有K个特征。用其
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2023-08-17 07:32:52
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本文考虑一些ARCH(p)过程，例如ARCH(1)。其中有一个高斯白噪声 .> for(t in 3:n){
+ sigma2\[t\]=w+a1\*epsilon\[t-1\]^2+a2\*epsilon\[t-2\]^2
+ epsilon\[t\]=eta\[t\]*sqrt(sigma2\[t\])
+ }(红线是条件方差过程）。> acf(epsilon,lag=5
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2023-11-21 15:21:29
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模型评估：先算测试集误差接着用统计检验方法检验误差（泛化能力）到底成不成立。1、 经验误差如果在m个样本中有a个样本分类错误，则错误率为E=a/m，对应地精确度为1-a/m。实际预测输出与样本的真实值之间的差异成为“误差”。学习器在训练集在的误差成为“经验误差”。在新样本上的误差称为“泛化误差”。显然，泛化误差小的学习器是我们希望得到的。2、 评估方法测试集是用来测试学习器对新样本的判别能力，然后
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2023-06-20 16:03:09
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