在R语言的帮助文档里，apply函数的功能是：Retruns a vector or array or list of values obtained by applying a function to margins of an array or matrix.就是说apply把一个function作用到array或者matrix的margins（可以理解为数组的每一行或者每一列）中，返回值时v
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2023-09-07 16:44:55
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基本理论知识 ARMA模型称为自回归移动平均模型，是时间序列里常用的模型之一。ARMA模型是对不含季节变动的平稳序列进行建模。它将序列值表示为过去值和过去扰动项的加权和。模型形式如下： yt=c+a1yt−1+a2yt−2+...+apyt−p+ϵt−b1ϵt−1−b2ϵt−2−...−bqϵt−q其中
yt 为序列值，
ϵt 为扰动项。模型可以简记为：
ϕ(l)yt=c+Θ(
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2023-07-07 14:36:09
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本文讨论用ARIMA模型进行预测。考虑一些简单的平稳的AR（1）模拟时间序列> for(t in 2:n) X\[t\]=phi*X\[t-1\]+E\[t\]
> plot(X,type="l")如果我们拟合一个AR（1）模型。arima(X,order=c(1,0,0),
+ include.mean = FALSE)我们观察到预测值向0的指数衰减，以及增加
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2023-07-19 13:12:26
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原理什么的百度一搜一堆，看不明白，先学会用这个工具吧！ ARIMA：全称为自回归积分滑动平均模型(Autoregressive Integrated Moving Average Model,简记ARIMA)，是由博克思(Box)和詹金斯(Jenkins)于70年代初提出一著名时间序列预测方法 ，所以又称为box-jenkins模型、博克思-詹金斯法。其中ARIMA（p，d，q）称为差分自回
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2023-08-31 09:17:04
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1 基本概念什么是时间序列 • 时间序列是按照时间顺序，按照一定的时间间隔取得的一系列观测值 • 时间间隔可以是日，周，月，季度，年等等 • 例子：国内生产总值，消费者物价指数，利率，汇率，股票价格时间序列的不同分类 • 按研究对象数量： 一元时间序列和多元时间序列 • 按序列的统计特性: 平稳时间序列和非平稳时间序列2 怎样做时间序列分析时间序列分析的目的： 选择恰当的技术和方法，建立合适的随机
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2024-07-26 11:53:46
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# 如何使用R语言的arima函数进行时间序列分析
## 简介
在时间序列分析中，ARIMA模型是一个常用的工具，用于对时间序列数据进行建模和预测。R语言提供了一个强大的函数arima，可以帮助我们实现ARIMA模型的参数估计和预测。
本文将介绍如何使用R语言的arima函数来实现时间序列分析，并帮助刚入行的小白理解arima函数的参数设置和使用方法。
## 步骤概述
下面是使用arima函
原创
2023-09-07 09:05:30
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在上一篇，我们介绍了时间序列统计建模的几个基本概念：平稳性、自相关和白噪声。时间序列数据的建模是在平稳性的基础上进行的。然而，即使平稳的时间序列依然有潜在无限多的参数（各阶自相关函数），我们需要的是更加简约的（也就是参数个数有限的）平稳时间序列模型，ARIMA模型就是这样一种简约的模型。白噪声是用来建立ARIMA的基本模块。1、滞后算子首先介绍一种符号：滞后算子B（也称后向算子或延迟
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2023-08-21 19:24:22
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目录确定研究目的以及确定因变量和自变量数据预处理判断有无缺失值创建时间序列平稳性检验季节性处理白噪声检验模型选取与模型评估最终模型与预测结论确定研究目的以及确定因变量和自变量研究目的：建立ARIMA模型，预测接下来的 14 天的数值。数据预处理判断有无缺失值发现存在七个缺失值，用对应序列平均值填充，观察缺失值位置，发现数据出现连续缺失，故取数据前后间隔一个点，取两点的平均值填充。创建时间序列以7天
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2023-06-12 11:27:30
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1.order()函数返回：将向量中的元素按照从小到大的顺序进行排列，返回元素的位置。具体，我们考虑以下几个例子： 例(1) order(c(1, 2, 3, 4))将向量c(1, 2, 3, 4)中的元素按照从小到大的顺序进行排序，得到1，2，3，4。其中元素1在原向量中的位置是1，元素2在原向量中的位置是2，元素3在原向量中的位置是3，元素4在原向量中的位置是4。所以，返
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2024-01-11 22:06:45
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用r语言模拟ar序列，ma序列，arma序列生成一个ar序列x1<-arima.sim(n=1000,list(ar=0.8))或者用filter函数e<-rnorm(1000,0,1)
x2<-filter(e,filter = 0.8,method = "recursive")method：指定拟合的是AR模型还是MA模型。method="recursive"为AR模型； m
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2023-06-07 14:32:24
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前言R 语言快速构建机器学习，基于某大佬的scorecard包。# github主页 - R版: http://github.com/shichenxie/scorecard
# 加载[data.table](http://r-datatable.com)与scorecard包
library(data.table) # 一个超高性能的数据处理包
library(scorecard)
#
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2023-10-18 09:04:10
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# r语言order函数用法
## 概述
在R语言中，order函数用于对向量进行排序，并返回元素的排序位置。对于刚入行的小白来说，理解和使用order函数可能会有一些困难。本文将引导你逐步学习如何使用order函数，并通过具体的示例来帮助你更好地理解。
## 步骤
下面是使用order函数的步骤概览：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 步骤1 | 创建一个向量 |
原创
2023-09-25 16:16:07
705阅读
总结：1、sort是直接对向量排序，返回原数值；2、order先对数值排序，然后返回排序后各数值的索引；3、rank返回原数据各项排名，有并列的情况；4、arrange是dplyr包中的，可对数据框以列的形式进行因子排序；5、reorder用在绘图中，比如ggplot中绘条形图，可使x轴按y轴数值大小排序；比如横轴为class，纵轴为hwy，可写为：aes(x=reorder(class,hwy)
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2023-05-22 11:45:30
374阅读
目录00引言1、课本导读1.1教材的选择1.2导读2、建模思路流程图3、数据准备4、模型建立4.1预处理4.2 acf、pacf4.3参数估计4.4模型评价4.5预测5、附录6、参考文献 00引言
同学B
同学A
导师
同学A, 论文写怎么样了?
还没开始。
同学B，我也没开始。
最近我们被客户要求撰写关于ARIMA的研究报告，包括一些图形和统计输出。相关视频：在Python和R语言中建立EWMA，ARIMA模型预测时间序列
本文从实践角度讨论了季节性单位根。我们考虑一些时间序列 ，例如道路上的交通流量，> plot(T,X,type="l")
> reg=lm(X~T)
> abline(reg,col="red")如果存在趋势，我们应
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2024-07-02 22:47:46
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# R语言 df的order函数用法
## 简介
在R语言中，order函数是用来对数据框中的某一列或多列进行排序的函数。本文将教你如何使用order函数来对数据框进行排序，并给出详细的步骤和示例代码。
## 步骤
下表展示了使用order函数对数据框进行排序的步骤：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 步骤1 | 导入数据框 |
| 步骤2 | 确定排序的列 |
|
原创
2023-12-07 11:34:54
244阅读
# R语言ARIMA函数在哪个包
在R语言中，ARIMA模型是一种常用的时间序列分析方法，用于预测未来的数值。ARIMA模型是由自回归（AR）、差分（I）和移动平均（MA）三个部分组成的，可以对非平稳时间序列进行建模和预测。在R语言中，我们可以使用arima函数来构建ARIMA模型。
## arima函数的包
arima函数是R语言中的一个内置函数，因此不需要额外安装包就可以使用它。arim
原创
2023-09-13 05:39:27
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# 实现ARIMA.SIM FILTER函数的R语言
## 概述
本文将介绍如何在R语言中使用arima.sim函数和filter函数来实现ARIMA.SIM FILTER函数的功能。ARIMA.SIM FILTER函数主要用于生成符合ARIMA模型的时间序列数据，然后对生成的数据进行滤波。
## 流程
以下是使用arima.sim函数和filter函数实现ARIMA.SIM FILTER函数
原创
2023-09-08 12:32:35
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本文从实践角度讨论了季节性单位根。我们考虑一些时间序列 )，例如道路上的交通流量，> plot(T,X,type="l")
> reg=lm(X~T)
> abline(reg,col="red")如果存在趋势，我们应该将其删除，然后处理残差 > Y=residuals(reg)
> acf(Y,lag=36,lwd=3)我们可以看到这里有一些季节
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2023-07-04 14:52:59
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摘要：随着工业的快速发展,我国的空气质量状况出现了恶化,为了更有效的治理和预防空气污染问题,防止空气污染进一步加重,同时为人们的出行提供建议,准确预测空气质量情况非常有必要.本论文整理了济南2018年1月1日至2018年12月31日全年的空气质量指数AQI数据及济南AQI包含的六种污染物数据作为研究数据,研究济南空气质量指数AQI的变化规律,建立合适的时间序列模型,ARIMA+SVR组合模型,并对
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2024-02-06 13:41:02
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