Pandas类别型变量因子化原因及方法总结 参考线性回归分析中的哑变量哑变量（Dummy Variable），也叫虚拟变量，引入哑变量的目的是，将不能够定量处理的变量量化，如职业、性别对收入的影响，战争、自然灾害对GDP的影响，季节对某些产品（如冷饮）销售的影响等等。 这种“量化”通常是通过引入“哑变量”来完成的。根据这些因素的属性类型，构造只取“0”或“1”的人工变量，通常称为哑变量（
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2024-01-30 02:36:50
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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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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。时间序列分析是一种数据分析，用于检查数据在一段时间内的行为。有许多技术可用于预测绘图图上的时间序列对象，但ARIMA 模型是其中使用最广泛的方法。 时间序列预测时间序列预测是借助对具有历史数据的数据集使用的一些统计工具和方法来预测未来值的过程。时间序列预测的一些应用是：预测价格天气预报预测产品的销量ARIMA 模型ARIMA
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2023-09-10 21:57:36
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本文介绍基于R语言中的UBL包，读取.csv格式的Excel表格文件，实现SMOTE算法与SMOGN算法，对机器学习、深度学习回归中，训练数据集不平衡的情况加以解决的具体方法。 在之前的文章Python实现SMOGN算法解决不平衡数据的回归问题（）中，我们介绍了基于Python语言中的smogn包，实现SMOGN算法，对机器学习、深度学习回归中训练数据集不平衡的情况加以解决的具体方法；而我们
现实生活中，很多数据呈现季节性特征。一个最简单的案例就是羽绒服在“冬季”销售量明显高于“夏季”。所以羽绒服售卖月份与售卖数量的模型就呈现季节性。 在对于季节性的研究中，最终目的为能够进行准确的预估。本文将阐述相关方法，相关判定准确性条件等。季节性模型首先，可以直观的观察一下季节性模型数据呈现的波动曲线：上图中，图1呈现的是具有趋势的模型数据；图2呈现的是具有循环趋势的数据；图3呈现的是季节性数据曲
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2023-11-06 20:13:01
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1、一个VRF有两个主要的组成部分:路由区分符RD和路由目标RT。一个路由区分符(RD)是一个数字，除了帮助识别在一个提供商的网络中的VPN和允许重叠 IP区域之外没有其它的含义。RD是一个分为两个部分的8个字节的数字:前面是2个字节的类型域后面是6个字节的赋值域。RD的赋值域 通常用来代表一个独立系统编号(ASN 2个字节)+一个任意编号(4个字节)或者一个IP地址(4个字节)+一个任意编号(2
季节性分析是金融数据分析的常用分析方法，经常用于股票和商品价格分析中，对于观察价格、价差、基差和比价及商品供需水平十分准确直观，现在介绍几种获取季节性图表的方法。一、金融数据终端很多金融数据终端在提取数据的面板中提供了季节性图表的展示和导出功能，常见的如Bloomberg、Wind、钢联数据、天下粮仓等。以wind为例，在选择和提取数据之后，在看板下方可以切换到“图像”工作簿，提取到的数据会自动生
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2023-10-05 09:29:44
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在时间序列分析中，季节性ARIMA（SARIMA）模型是一种广泛使用的预测工具。它通过将自回归、差分和滑动平均过程与季节性模式结合起来，让我们能够捕捉时间序列中的季节性和趋势。然而，许多人在实现这一模型时感到困惑。本文将详细记录我在使用Python构建和应用季节性ARIMA模型的过程。
```
graph TD;
A[理解数据] --> B[数据预处理];
B --> C[建立模
目录SARIMA模型那么，SARIMA相比于ARIMA有什么区别和优势呢？SARIMA公式简单回顾SARIMA模型使用要求SARIMA实现全流程讲解与代码1.加载数据与参数设置（Excel格式输入即可！）2.确定季节性与非季节性差分数3.确定SARIMA模型阶数（可自动确定）4.残差检验5.预测6.绘制结果图完整代码今天为大家带来一期利用SARIMA做季节性时间序列预测全流程与实现代码，适合作为创
% 月份缩写 mon = {‘Jan’;‘Feb’;‘Mar’;‘Apr’;‘May’;‘Jun’;‘Jul’;‘Aug’;‘Sep’;‘Oct’;‘Nov’;‘Dec’};几个年份：日历年：当年1-12月水文年：10月1日-次年9月30日 USGS station气候年：4月1日-次年3月31日按照季度划分时间段% 在气候研究中春季spring 3-5月 夏季summer 6-8月 秋季autu
# 使用Python建立季节性ARIMA模型
季节性ARIMA模型（SARIMA）是一种用于时间序列预测的统计模型，它将自回归、差分和滑动平均过程结合起来，并能够处理季节性效应。本文将介绍如何使用Python建立季节性ARIMA模型，并提供完整的代码示例。
## 一、了解ARIMA模型
ARIMA（自回归积分滑动平均）模型由三个部分构成：
- **自回归（AR）部分**：表示时间序列与其自
原创
2024-09-13 04:31:17
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文章目录统计学 时间序列预测时间序列的成分与预测方法时间序列的成分预测方法的选择与评估平稳序列的预测移动平均预测简单指数平滑预测趋势预测线性趋势预测非线性趋势预测多成分序列的预测Winter 指数平滑预测引入季节哑变量的多元回归预测分解预测 统计学 时间序列预测时间序列：按时间顺序记录的一组数据，这里用 表示所观察的时间， 表示再时间 时间序列的成分与预测方法时间序列的成分一个时间序列通常由四
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2024-04-18 20:27:01
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什么是季节性？只要序列的平均值有规律的、周期性的变化，我们就说时间序列表现出季节性。 季节性变化通常遵循时钟和日历——一般一天、一周或一年的重复。 季节性通常是由自然界在几天和几年内的循环或围绕的日期和时间的社会行为惯例驱动的。 四个时间序列中的季节性。
我们将学习两种关于季节性的特征。 第一种，指示器(indicators)，最适合一个季节性周期中有少量的观察值，例如在每天的观察值
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2023-11-09 05:40:16
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时间序列:（或称动态数列）是指将同一统计指标的数值按其发生的时间先后顺序排列而成的数列。时间序列分析的主要目的是根据已有的历史数据对未来进行预测。（百度百科）主要考虑的因素：1.长期趋势(Long-term trend) : 时间序列可能相当稳定或随时间呈现某种趋势。时间序列趋势一般为线性的(linear)，二次方程式的 (quadratic)或指数函数(exponential function)
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2023-11-15 14:10:35
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三、R语言中的基本概念 •常量•在程序运行过程中，其值不能被改变的量被称为常量，例如圆周率pi•在R中没有常量类型的概念•变量 1.值可以改变的量是变量，每一个变量都有一个名字，例如例子中的fistString 2.变量名可以包含英文字母、数字、下划线和英文句号（.） 3.变量名不能存在中文（新版本可以使用中文，但不建议）、空格、“-”、“$”等符号
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2024-07-22 16:36:15
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一、安装和加载1、安装并加载tidyr和dplyr包install.packages("tidyr")
library(tidyr)
install.packages("dplyr")
library(dplyr)2、读取数据expression <- read.delim("gene_expression.txt",sep="\t",header = T)二、tidyr包操作%>%
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2023-07-16 16:45:56
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得到时间序列图后就可以进行季节分解了
通常情况下进行季节因素分解，将季节变动因素从原时间序列中去除，生成由剩余三种因素构成序列满足后续分析需求。对时间序列预测时，应考虑将上述四种因素分解出来。分解之后，能够克服其他因素的影响
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2023-05-24 23:19:21
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时间序列预测一直是预测问题中的难点，人们很难找到一个适用场景丰富的通用模型，这是因为现实中每个预测问题的背景知识，例如数据的产生过程，往往是不同的，即使是同一类问题，影响这些预测值的因素与程度也往往不同，再加上预测问题往往需要大量专业的统计知识，这又给分析人员带来了难度，这些都使得时间序列预测问题变得尤其复杂。传统的时间序列预测方法通常有如下缺
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2024-05-14 19:07:10
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R语言是一种广泛应用于统计分析和数据可视化的编程语言。在时间序列分析中，我们常常需要判断数据的趋势性和季节性。本文将介绍如何使用R语言进行时间序列趋势性和季节性的检验，并给出相应的示例代码。
首先，我们需要安装并加载相关的R包。在R中，我们可以使用`install.packages()`函数安装R包，使用`library()`函数加载R包。下面是安装和加载常用的时间序列分析包的代码：
```r
原创
2023-09-08 08:42:10
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# 如何实现“季节性Python”
在这篇文章中，我们将探讨如何开发一个简单的季节性Python应用。这是一个适合新手的项目，可以帮助你熟悉Python编程的基本概念和工作流程。
## 整体流程
首先，我们需要明确这个应用的整体构建步骤。以下是实现“季节性Python”的流程：
| 步骤 | 描述 |
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原创
2024-10-23 06:36:16
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