R语言用AR，MA，ARIMA 模型进行时间序列预测 / 四六文摘

原文链接:http://tecdat.cn/?p=18037 根据我们对温度的预测,我们可以预测电力消耗.绘制电力消耗序列图: plot(elect,type="l") 我们可以尝 ...

原文链接:http://tecdat.cn/?p=20335 在本文中,我们将介绍三种提高循环神经网络性能和泛化能力的高级技术.我们演示有关温度预测问题的三个概念,我们使用建筑物屋顶上的传感器的时间数 ...

原文链接:http://tecdat.cn/?p=22531 对于线性关系,我们可以进行简单的线性回归.对于其他关系,我们可以尝试拟合一条曲线. 曲线拟合是构建一条曲线或数学函数的过程,它对一系列数据 ...

原文链接:http://tecdat.cn/?p=20882 1导言这篇文章探讨了为什么使用广义相加模型是一个不错的选择.为此,我们首先需要看一下线性回归,看看为什么在某些情况下它可能不是最佳选择 ...

原文链接:http://tecdat.cn/?p=11334 有多种性能指标来描述机器学习模型的质量.但是,问题是,对于问题正确的方法是什么?在这里,我讨论了选择回归模型和分类模型时最重要的性能指标. ...

原文链接:http://tecdat.cn/?p=23242 简介标准化发病率(SIR)或死亡率(SMR)是观察病例和期望病例的比率.观察到的病例是队列中病例的绝对数量.期望病例是通过将队列中的人- ...

原文链接: http://tecdat.cn/?p=23652 本文为读者提供了如何进行贝叶斯回归的基本教程.包括完成导入数据文件.探索汇总统计和回归分析. 在本文中,我们首先使用软件的默认先验设置. ...

原文链接:http://tecdat.cn/?p=24074 简介茶碱数据茶碱数据文件报告来自抗哮喘药物茶碱动力学研究的数据.给 12 名受试者口服茶碱,然后在接下来的 25 小时内在 11 个时 ...

原文链接:http://tecdat.cn/?p=22596 研究大纲介绍数据集和研究的目标探索数据集可视化使用Chi-Square独立检验.Cramer's V检验和GoodmanKrusk ...

R语言用AR，MA，ARIMA 模型进行时间序列预测