创建窗体图层"Window_Layer"/ AcDbObjectId createWindowsLayer() { //打开层表，打开方式为只写/// AcDbLayerTable *pLayerTable; acdbHostApplicationServices()->workingDatabase() ->getSymbolTable(pLayerTable,AcDb::kForW
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2023-08-23 22:08:23
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# R语言ARIMAX模型简介与实例应用
ARIMAX是时间序列分析中常用的模型之一，它是ARIMA模型的一种扩展，可以处理外部变量的影响。在R语言中，我们可以使用`arima()`函数来拟合ARIMAX模型，同时也可以使用`forecast`包中的`auto.arima()`函数来自动选择最佳的ARIMAX模型。
## ARIMAX模型的简介
ARIMAX模型是ARIMA模型的延伸，可以处
原创
2024-04-22 05:50:31
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接着上一章的内容，当数据超过100个，要对数据进行更加精准的预测，该用什么样的方法呢？这时候ARIMA模型就登场了，全称是自回归差分移动平均模型，使用这个模型建模，具体的操作步骤如下：1）观察时序的平稳性和随机性；2）选择具体的模型；3）拟合模型；4）根据选定模型进行预测；5）模型评价；我将用一个实际的例子分步骤进行详细的讲解。一、观察时序的平稳性和随机性这里选择用R语言进行建模，R语言中ARIM
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2023-07-05 23:19:57
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## R语言实现ARIMAX模型
ARIMAX模型是一种时间序列模型，用于预测未来的数据点。它结合了自回归（AR）模型、移动平均（MA）模型和外部因素（即外生变量）的影响，可以更准确地预测时间序列数据的变化。
在R语言中，我们可以使用 `arima` 函数来实现ARIMAX模型。下面我们将通过一个示例来演示如何使用R语言实现ARIMAX模型。
### 数据准备
首先，我们需要准备时间序列数
原创
2024-04-27 06:29:39
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在前面，我们介绍了平稳非白噪声的检验方法。这章我们是在平稳非白噪声的前提下，对模型进行定阶、估计和检验。 模型的识别与定阶①直观识别对于识别我们可以采用直观的识别方法，那就是通过自相关和偏自相关acf(X,lag.max = ) #自相关图像
pacf(X,lag.max = ) #偏自相关图像我们根据自相关和偏自相关所展示的图判断，如下： 上图分别为ACF和PACF图像&
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2023-11-21 21:22:05
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参考链接：常用7种时间序列预测模型用python做时间序列预测九：ARIMA模型简介运用ARIMA进行时间序列建模的基本步骤：1）加载数据：构建模型的第一步当然是加载数据集。2）预处理：根据数据集定义预处理步骤。包括创建时间戳、日期/时间列转换为d类型、序列单变量化等。3）序列平稳化：为了满足假设，应确保序列平稳。这包括检查序列的平稳性和执行所需的转换。4）确定d值：为了使序列平稳，执行差分操作的
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2023-07-19 21:57:02
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原文链接：http://tecdat.cn/?p=22521在大数据的趋势下，我们经常需要做预测性分析来帮助我们做决定。其中一个重要的事情是根据我们过去和现在的数据来预测未来。这种方法我们通常被称为预测。许多情况下都需要预测：决定是否在未来五年内再建一座发电站需要对未来的需求进行预测；安排下周呼叫中心的工作人员需要对呼叫量进行预测；储备库存需要对库存需求进行预测。一个事件的可预测性取决于几个因素，包括。我们对造成这种情况的因素了解得如何。 有多少数据可用。 预测是否能影响我们试图预测的.
原创
2021-05-19 21:31:43
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当需要为数据选择最合适的预测模型或方法时，预测者通常将可用的样本分成两部分：内样本（又称 "训练集"）和保留样本（或外样本，或 "测试集"）。然后，在样本中估计模型，并使用一些误差指标来评估其预测性能。如果这样的程序只做一次，那么这被称为 "固定原点 "评估。然而，时间序列可能包含离群值，一个差的模型可能比更合适的模型表现得更好。为了加强对模型的评估，我们使用了一种叫做 "滚动原点 "的方法。
原创
2021-07-01 16:55:57
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原文链接：http://tecdat.cn/?p=22521在大数据的趋势下，我们经常需要做预测性分析来帮助我们做决定。其中一个重要的事情是根据我们过去和现在的数据来预测未来。这种方法我们通常被称为预测。许多情况下都需要预测：决定是否在未来五年内再建一座发电站需要对未来的需求进行预测；安排下周呼叫中心的工作人员需要对呼叫量进行预测；储备库存需要对库存需求进行预测。一个事件的可预测性取决于几个因素，包括。我们对造成这种情况的因素了解得如何。 有多少数据可用。 预测是否能影响我们试图预测的.
原创
2021-05-19 21:31:44
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大家好，今天为大家分享一个神奇的 Python 库 - six。Github地址：https://github.com/benjaminp/six在 Python 社区中，随着 Python 2 的逐渐退出舞台，许多项目需要同时兼容 Python 2 和 Python 3。为了简化这一任务，Python 社区开发了一个名为 six 的工具库，它提供了一组函数和工具，使得编写兼容 Python 2
拓端数据部落公众号
分析师：Feier LiARIMA是可以拟合时间序列数据的模型，根据自身的过去值(即自身的滞后和滞后的预测误差)“解释” 给定的时间序列，因此可以使用方程式预测未来价值。任何具有模式且不是随机白噪声的“非季节性"时间序列都可以使用ARIMA模型进行建模。模型识别模型步骤构造arima模型需要四个步骤：平稳性检验模型识别参数估计模型检验平稳性检验图检验时序图趋势特征●周期特征●以
原创
2023-06-22 07:59:53
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原文链接：http://tecdat.cn/?p=22511 标准的ARIMA（移动平均自回归模型）模型允许只根据预测变量的过去值进行预测。该模型假定一个变量的未来的值线性地取决于其过去的值，以及过去（随机）影响的值。ARIMAX模型是ARIMA模型的一个扩展版本。它还包括其他独立（预测）变量。该模型也被称为向量ARIMA或动态回归模型。ARIMAX模型类似于多变量回归模型，但允许利用回归残差中可能存在的自相关来提高预测的准确性。本文练习提供了一个进行ARIMAX模型预测的练习。还..
原创
2021-05-19 21:31:46
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原文链接：http://tecdat.cn/?p=22511 标准的ARIMA（移动平均自回归模型）模型允许只根据预测变量的过去值进行预测。该模型假定一个变量的未来的值线性地取决于其过去的值，以及过去（随机）影响的值。ARIMAX模型是ARIMA模型的一个扩展版本。它还包括其他独立（预测）变量。该模型也被称为向量ARIMA或动态回归模型。ARIMAX模型类似于多变量回归模型，但允许利用回归残差中可能存在的自相关来提高预测的准确性。本文练习提供了一个进行ARIMAX模型预测的练习。还..
原创
2021-05-19 21:31:47
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原文链接：http://tecdat.cn/?p=22849原文出处：拓端数据部落公众号当需要为数据选择最合适的预测模型或方法时，预测者通常将可用的样本分成两部分：内样本（又称 "
原创
2021-07-27 14:40:56
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当需要为数据选择最合适的预测模型或方法时，预测者通常将可用的样本分成两部分：内样本（又称 "训练集"）和保留样本（或外样本，或 "测试集"）。然后，在样本中估计模型，并使用一些误差指标来评估其预测性能。如果这样的程序只做一次，那么这被称为 "固定原点 "评估。然而，时间序列可能包含离群值，一个差的模型可能比更合适的模型表现得更好。为了加强对模型的评估，我们使用了一种叫做 "滚动原点 "的方法。滚动
原创
2022-11-14 19:59:05
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原创
2022-11-09 13:03:07
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在大数据的趋势下，我们经常需要做预测性分析来帮助我们做决定。其中一个重要的事情是根据我们过去和现在的数据来预测未来。这种方法我们通常被称为预测。许多情况下都需要预测：决定是否在未来五年内再建一座发电站需要对未来的需求进行预测；安排下周呼叫中心的工作人员需要对呼叫量进行预测；储备库存需要对库存需求进行预测。一个事件的可预测性取决于几个因素，包括。我们对造成这种情况的因素了解得如何。有多少数据可用。预
原创
2022-11-14 20:15:20
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当ARIMA模型包括其它时间序列作为输入变量时,被称为传递函数模型(transfer function model)、多变量时间序列模型(multivariate time series model)、ARIMAX模型或Box-Tiao模型。传递函数模型是ARIMA模型的自然推广,Pankratz统称这种包含其它时间序列作为输入变量的ARIMA模型为动
原创
2022-04-18 10:08:11
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全文链接：http://tecdat.cn/?p=22521
最近我们被客户要求撰写关于ARIMAX的研究报告，包括一些图形和统计输出。在大数据的趋势下，我们经常需要做预测性分析来帮助我们做决定。其中一个重要的事情是根据我们过去和现在的数据来预测未来。这种方法我们通常被称为预测许多情况下都需要预测：决定是否在未来五年内再建一座发电站需要对未来的需求进行预测；安排下周呼叫中心的工作人员需要对呼叫量进
原创
2023-04-18 17:56:17
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简介基于统计的方法是经典的时间序列预测模型，也是财务时间序列预测的主要方法。他们假设时间序列是由随机冲击的线性集合产生的。一种有代表性的方法是ARMA模型，它是AR和MA模型的组合。它被扩展到非平稳时间序列预测，称为自回归综合移动平均（ARIMA），它结合了差分技术来消除数据中趋势分量的影响，并且由于其巨大的灵活性而成为最受欢迎的线性模型之一。然而，这种方法最初仅限于线性单变量时间序列，并且不能很
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2024-09-29 21:34:57
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