【时间序列预测/分类】 全系列60篇由浅入深的博文汇总：传送门本文介绍了人类活动识别相关领域的建模方法和理论研究。 文章目录前言相关论文1. 人类活动识别简介2. 使用神经网络进行建模的优势3. 监督学习的数据准备4. 卷积神经网络模型5. 递归神经网络模型6. 人类活动识别任务面临的挑战7. 深度学习方法的优势 前言人类活动识别（Human activity recognition，简称HAR）
霍尔效应产生的电势差非常小，往往只有几微伏，因此霍尔传感器中往往内置了非常高增益的运算放大器，根据整体需求还会配合其他一些系统电路，整体架构如下所示； 通常霍尔传感器最终输出的信号有模拟信号和数字信号两种； 输出数字信号：一般在运算放大器后级增加一个施密特触发器，则输出信号为数字信号，通常为系统提供相应的迟滞和开关阈量，类似的如开关型霍尔元器件； 输出模拟信号：线性霍尔传感器的输出量是模拟信号，配
Simple模型：不含趋势和季节成分，ARIMA（0,1,1） 由过去的数据加权求和所得，距当期越近的数据，对当期的影响越大；越早期的数据对当期影响越小，只能预测一期 linear trend模型：Holt线性模型、Brown线性模型（特例） 霍特线性模型：线性趋势、不含季节成分，ARIMA（0,2,2） 水平平滑方程+趋势平滑方程+预测方程 布朗线性趋势模型：水平平滑参数=趋势平滑参数 Damp
目录Cramer分解定理（1961年提出）差分R语言函数 diff例题：过差分：小结Cramer分解定理（1961年提出）任何一个时间序列 都可以分解为两部分的叠加:其中一部分是由多项式决定的确定性趋势成分，另一部分是平稳的零均值误差成分，即Box和Jenkins用大量的案例分析证明了差分方法是一种非常简便、有效的确定性信息提取方法 而Cramer分解定理在理论上保证了适当阶数的差分一定可以充分
# 如何实现Python霍尔特指数
## 一、流程概述
首先，我们需要了解霍尔特指数是什么。霍尔特指数（Herfindahl Index）是一种衡量市场竞争程度的指标，通常用于评估市场内各家公司的市场份额。在Python中，我们可以使用一些库来计算霍尔特指数。
接下来，我们将通过以下步骤来实现Python霍尔特指数：
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erDiagram
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利用时间序列预测方法，我们可以基于历史的情况来预测未来的情况。比如共享单车每日租车数，食堂每日就餐人数等等，都是基于各自历史的情况来预测的。什么是时间序列？时间序列，是指同一个变量在连续且固定的时间间隔上的各个数据点的集合，比如每5分钟记录的收费口车流量，或者每年记录的药物销量都是时间序列。时间序列的类型根据时间间隔的不同，时间序列可以是按年度(Annual)、季度、月度、周、小时、分钟、秒等频率
时间序列模型：严格来说包含4个要素，Trend/趋势、Circle/循环、Seasonal /季节性和不规则要素。但是实际中C和S往往几乎重合，所以模型通常是3个要素。一组时间序列数据有可能包含T和S，这都导致数据集不平稳。因为T会造成均值跟着时间变化而变化，S会造成方差随时间变动。在平稳化时间序列数据中，差分/differencing是种用得广&受欢迎的方法。笔记的目的是为了理解：平稳的
# Python季节调整指南
在数据分析中，季节调整是一项重要的任务，特别是在处理时间序列数据时。通过季节调整，可以消除周期性波动，使数据更清晰地反映趋势和变化。本文将为您逐步讲解如何实现“Python季节调整”。
## 流程概述
以下是实现季节调整的主要步骤：
| 步骤 | 说明 |
|------|------|
| 1 | 导入必要的库 |
| 2 | 准备并加载数据 |
1.项目背景SARIMA是季节性自回归移动平均模型。对于周期性时间序列，首先需要去除周期性，去除的方式是在周期间隔上做一次ARIMA，此时可以得到一个非平稳非周期性的时间序列，然后在此基础之上再一次使用ARIMA进行分析。本项目应用SARIMA算法进行建模、预测、分析，形成一个完整的项目实战内容。2.数据获取本次建模数据来源于网络(本项目撰写人整理而成)，数据项统计如下： 数据详情如下(
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2023-09-26 15:38:43
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# Python 提取季节的指南
在这篇文章中，我们将学习如何使用 Python 提取季节信息。我们将通过步骤分解，并提供代码示例和详细说明，确保即使是刚入行的小白也能轻松理解。
## 流程概述
在开始之前，我们先来看一下提取季节的整体流程。我们可以将这个过程分为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|--------------
列表的综合练习1.判断季节 需求：用户输入月份,判断这个月是哪个季节
分析：
3，4，5月----春季 6，7，8----夏季 9，10，11---秋季 12，1，2----冬季代码：# 接收用户输入的月份
month = int(input('month:'))
# 定义列表
spring = [3,4,5]
summer = [6,7,8]
autom = [9,10,11]
w
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2023-09-04 17:18:43
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所谓分解就是将时序数据分离成不同的成分，分解有：长期趋势Trend、季节性seasonality和随机残差residualsstatsmodels使用的X-11分解过程，它主要将时序数据分离成长期趋势、季节趋势和随机成分。 与其它统计软件一样，statsmodels也支持两类分解模型，加法模型和乘法模型，model的参数设置为"additive"（加法模型）和"multiplicative"（乘法
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2023-09-28 01:01:54
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季节指数是以时间序列含有季节性周期变动的特征，计算描述该变动的季节变动指数的方法。 统计中的季节指数预测法就是根据时间序列中的数据资料所呈现的季节变动规律性，对预测目标未来状况作出预测的方法。长期趋势:受事
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2023-08-04 21:24:09
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季节差分 特别说明由于每次都要运行同样的代码特别麻烦，所以我觉得把常用的时间序列的函数写在一个函数包里。 到现在为止，我写了第一个版本的函数包放在github上了，接下来的文章里我会用到这些函数，大家可以去把函数包下载下来自己看一下。 之后有空的话会写一篇文章详细介绍函数包里的每一个函数。 介绍季节差分之前讲过了普通的差分，可以用来消除数据的趋势性。这次，我们来讲一下季节差分，即当数据具有季节(
时间序列的使用条件：必须能够看出具有周期性 季节趋势：绝不可以用年作为单位，需要用月份、季度、周做 循环变动：需要用年作为周期单位 ？？？？处理缺失值，疑问：为什么不适用插值法？？ 处理完了趋势处理季节性分解，注意这里的平均值的选择为什么要进行季节性分解？ 时间序列分析主要分为两个模型：指数平滑模型和ARIMA模型 例子：挖煤矿 （不含趋势和季节成分，但是因为煤矿的总量是有限的，所以肯定会受到之
在对实际科研数据进行统计分析的工作中，经常会遇到需要对日期类型变量进行处理的问题。例如，我们在进行新冠肺炎相关问卷调查数据的整理录入时,就需要录入出省时间、调查日期等与日期相关的指标信息。SPSS软件支持我们去定义或进行日期类型的变量转换，操作方式也很简单，我们一起来学习下。一、分割日期变量我们在SPSS中第一列输入一个字符串类型的时间值：1999-01-01，接下来我们将使用这个字符串时间，将它
蒙提霍尔问题简单粗暴的理解掉蒙提霍尔问题，亦称为蒙特霍问题、山羊问题或三门问题，是一个源自博弈论的数学游戏问题，大致出自美国的电视游戏节目Let's Make a Deal。问题的名字来自该节目的主持人蒙蒂·霍尔。与非常类似的有三囚问题。这个游戏的玩法是：参赛者会看见三扇关闭了的门，其中一扇的后面有一辆汽车或者是奖品，选中后面有车的那扇门就可以赢得该汽车或奖品，而另外两扇门后面则各藏有一只山羊。当
什么是时间序列？时间序列，是指同一个变量在连续且固定的时间间隔上的各个数据点的集合，比如每5分钟记录的收费口车流量，或者每年记录的药物销量都是时间序列。时间序列的类型根据时间间隔的不同，时间序列可以是按年度(Annual)、季度、月度、周、小时、分钟、秒等频率采集的序列。时间序列的成分趋势(Trend)，比如长期上涨或长期下跌。季节性(Seasonal)，比如羽绒服的销量一般会在冬季更高，或者某家
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2023-10-29 23:25:48
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转眼就快到11月份了，本以为能过一个浪漫的秋天，没想到今年没有秋天，直接快进到寒风刺骨的冬天。 于是，赶紧打开了Python，用它爬取并分析一波棉袄，找到一件最合适的棉袄给裹到身上。01、数据采集数据采集是数据可视化分析的第一步，也是最基础的一步，数据采集的数量和质量越高，后面分析的准确的也就越高，我们来看一下淘宝网的数据该如何爬取。淘宝网站是一个动态加载的网站，我们之前可以采用解析接口或者用Se
时间序列与统计方法时间序列分析和统计方法是在处理时间相关数据时常用的技术，坦白来讲，在当前场景的许多实际应用中，简单的统计模型仍然具有相关性并适合企业面临的问题，特别是在供应链分析领域。原因是：缺乏理论上的可用数据：除了直接需求数据之外，大多数公司仍然没有影响其直接需求数据的外部因素数据，例如，促销数据或营销活动数据或天气数据或影响需求的任何特定领域数据。但一旦数据变成单变量，统计方法就有很大机会
