R语言里做时间序列分析有哪些包

R语言里做时间序列分析有哪些包

直接谷歌一下,“时间序列分析 R语言”,就能得到你想要的结果以下结果来自, 作者:詹鹏 2012-9-20 22:46:46 【包】library(zoo)            #时间格式预处理library(xts)         
Python160
使用R语言进行协整关系检验

使用R语言进行协整关系检验

使用R语言进行协整关系检验协整检验是为了检验非平稳序列的因果关系,协整检验是解决伪回归为问题的重要方法。首先回归伪回归例子:伪回归Spurious regression伪回归方程的拟合优度、显著性水平等指标都很好,但是其残差序列是一个非平稳
Python130
r语言横坐标设置不同颜色

r语言横坐标设置不同颜色

R语言中的颜色1 颜色名称表示法R语言中的颜色表示方式主要有两种,一种是用颜色的名称表示,例如:blue、red、orange等等,要知道R语言中颜色名称可以使用colors()方法得到。下图只显示50个颜色值:library(scales
Python140
R语言之决策树和随机森林

R语言之决策树和随机森林

R语言之决策树和随机森林总结决策树之前先总结一下特征的生成和选择,因为决策树就是一种内嵌型的特征选择过程,它的特征选择和算法是融合在一起的,不需要额外的特征选择。一、特征生成:特征生成是指在收集数据之时原始数据就具有的数据特征,这些数据特征
Python210
r语言ctree中criterion什么含义

r语言ctree中criterion什么含义

AIC 和BIC 都是用来衡量回归模型的方法AIC的值被能被最小化的模型是最理想的模型。AIC=2k-2ln(L)其中k是参数数量,因为增加参数数量基本上都会提高拟合度,但AIC旨在选出最有效的模型,无谓的增加参数数量会增加AIC的值。后面
Python130
R语言之决策树和随机森林

R语言之决策树和随机森林

R语言之决策树和随机森林总结决策树之前先总结一下特征的生成和选择,因为决策树就是一种内嵌型的特征选择过程,它的特征选择和算法是融合在一起的,不需要额外的特征选择。一、特征生成:特征生成是指在收集数据之时原始数据就具有的数据特征,这些数据特征
Python110
R语言学习之决策树

R语言学习之决策树

R语言学习之决策树决策树最重要的2个问题:决策树的生长问题,决策树的剪枝问题。生长问题又包括了2个子问题:从分组变量的众多取值中选择一个最佳分割点和从众多输入变量中选择当前最佳分组变量;剪枝问题包括2个子问题:预修剪(事先指定树的最大深度,
Python240
r语言中的决策树中0和1怎么看

r语言中的决策树中0和1怎么看

0表示以斜线形式连接数的上下节点。1表示以垂线形式连接。R语言,一种自由软件编程语言与操作环境,主要用于统计分析、绘图、数据挖掘。branch——用于指定决策树的外形,可取值:0表示以斜线形式连接数的上下节点。1表示以垂线形式连接。R语言学
Python130
R语言泊松分布产生随机数为什么会出现缺失值

R语言泊松分布产生随机数为什么会出现缺失值

R语言泊松分布产生随机数函数rpois(n, lambda)例子rpois(100,2)按lambda=2的泊松分布产生了100个随机数 。没有遇到过缺失值,你是不是哪里弄错了!两种可能结果的离散随机变量概率分布 ,失败是0,成功是
Python120
Python 中的函数拟合

Python 中的函数拟合

很多业务场景中,我们希望通过一个特定的函数来拟合业务数据,以此来预测未来数据的变化趋势。(比如用户的留存变化、付费变化等) 本文主要介绍在 Python 中常用的两种曲线拟合方法:多项式拟合 和 自定义函数拟合。 通过多项式拟合,我
Python130
83-预测分析-R语言实现-神经网络

83-预测分析-R语言实现-神经网络

预测任务:利用建筑物的各种特性,例如表面积和屋顶面积,预测建筑物的能源效率,其中效率以供暖负荷和制冷负荷来表示。 数据集不存在缺失值。 orientation和glazareadist分别表示建筑朝向和玻璃面积分布情况,应该为因子型
Python120
r语言party包和rpart包的区别

r语言party包和rpart包的区别

rpart包的处理方式:首先对所有自变量和所有分割点进行评估,最佳的选择是使分割后组内的数据更为“一致”(pure)。这里的“一致”是指组内数据的因变量取值变异较小。rpart包对这种“一致”性的默认度量是Gini值。确定停止划分的参数有很
Python140
使用R语言进行协整关系检验

使用R语言进行协整关系检验

使用R语言进行协整关系检验协整检验是为了检验非平稳序列的因果关系,协整检验是解决伪回归为问题的重要方法。首先回归伪回归例子:伪回归Spurious regression伪回归方程的拟合优度、显著性水平等指标都很好,但是其残差序列是一个非平稳
Python150
r语言 决策树 rpart怎么画决策树

r语言 决策树 rpart怎么画决策树

如果使用rpart()构造的决策树,可以用plot画决策树 ,用text添加标注参见帮助文档:library(rpart)fit &lt- rpart(Kyphosis ~ Age + Number + Start, data =
Python140