90-预测分析－R语言实现-时间序列1
时间序列（time series）是随机变量Y 1 、Y 2 、……Y t 的一个序列，它是由等距的时间点序列索引的。 一个时间序列的均值函数就是该时间序列在某个时间索引t上的期望值。一般情况下，某个时间序列在某个时间索引t 1 的均
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R语言的arima函数
这是我之前的回答http:zhidao.baidu.comquestion203110770举一个例子吧，比如月度的数据，就是周期为12，它有季节影响。先对其1阶12步差分，通过看acfpac f看是简单加法模型，还是乘法季节
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R语言的ADF函数检验平稳性的结果应该怎么判断
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R语言中有关预测
ARIMA有现成的东西 nobs=length(data_set)fit=arima(data_set, order=c(1,1,1), xreg=1:nobs)fore=predict(fit, 15, newxreg=(nobs+1
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本文分析利用IBM离职员工数据进行分析。在对离职率的影响因素进行观察的基础至上，建立模型并预测哪些员工更易离职。 一般而言，数据分析分为三个步骤：数据收集与清洗、探索性分析和建模预测。本文的数据集是IBM用于研究员工预测的 模拟数据