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+12023-04-03Python160
r语言中既有分类变量也有连续变量可以建什么模型来预测因变量(具体数据)?一般线性回归和logsitic回归都是可以的。这关键得看你的因变量,如果因变量是连续型变量,你就用一般线性回归建模,分类的自变量也是可以通过哑变量处理的;如果因变量是分类变量那就用logistic回归建模。可以。建立空间误差模型和空间滞后模2023-04-03Python140
R语言中实现层次聚类模型R语言中实现层次聚类模型大家好!在这篇文章中,我将向你展示如何在R中进行层次聚类。 什么是分层聚类?分层聚类是一种可供选择的方法,它可以自下而上地构建层次结构,并且不需要我们事先指定聚类的数量。该算法的工作原理如下:将每个数据点放入其自己的2023-04-02Python170
如何用r语言爬取json的数据如果以后抓取网页碰到动态加载的数据,可以考虑使用 phantomjs 如果想更暴力直接开出一个有界面的浏览器做各式各样的操作,达到ajax无阻碍的,可以用Selenium + BeautifulsoupR内置多种统计学及数字分析功能。R的功2023-04-02Python180
什么是夸克?夸克的作用是形成原子核的单位,较重的夸克会通过一个叫做粒子衰变的过程迅速变成上夸克或下夸克。粒子衰变可以把高质量态变成低质量态,所以夸克非常稳定。夸克有许多不同的内禀特性,包括电荷、色电荷、自旋和质量。在标准模型中,夸克是唯一能承受所有四种2023-04-02Python240
如何用python作空间自回归模型基本形式线性模型(linear model)就是试图通过属性的线性组合来进行预测的函数,基本形式如下: f(x)=wTx+b 许多非线性模型可在线性模型的基础上通过引入层结构或者高维映射(比如核方法)来解决。线性模型有很好的解释性。线性回归2023-04-02Python190
有哪些关于 R 语言的书值得推荐数据挖掘与R语言 本书首先简要介绍了R软件的基础知识(安装、R数据结构、R编程、R的输入和输出等)。然后通过四个数据挖掘的实际案例 (藻类频率的预测、证券趋势预测和交易系统仿真、交易欺诈预测、微阵列数据分类)介绍数据挖掘技术。这四个案例基本2023-04-02Python150
R语言中怎么实现SARIMA对R做平稳性检验,结果显示,在5%的显著性水平下接受拒绝原假设,表明不存在 ... 在建立计量经济模型时,总要选择统计性质优良的模型 对上证指数收益率序列AR(3)模型进行条件异方差的ARCHLM检验(滞后8阶),结果给出 AR模型的参数估2023-04-02Python160
R语言学习DAY04:回归分析R本身是一门统计语言,主要用于统计分析,前面的语法部分算是基础,接下来开始进入统计模型应用。首先从最常用的回归分析说起。 有关线性回归分析模型的基本假定需要注意:1)关于随机干扰项的高斯-马尔科夫定理;2)关于自变量的:不存在共线性;32023-04-01Python190
R语言缺失值在R中,缺失值是以符号NA表示。不可能出现的值通过符号NaN来表示。 函数is.na()允许你检测缺失值是否存在。 分析中排除缺失值,好在多数的函数都拥有一个na.rm=TRUE选项,可以在计算之前移除缺失值并使用用剩余值进行计算。2023-04-01Python220
金融时间序列分析用R语言建立AR模型?!对R做平稳性检验,结果显示,在5%的显著性水平下接受拒绝原假设,表明不存在 ... 在建立计量经济模型时,总要选择统计性质优良的模型对上证指数收益率序列AR(3)模型进行条件异方差的ARCHLM检验(滞后8阶),结果给出 AR模型的参数估计2023-04-01Python240
r语言怎么计算回归模型的置信区间?用predict就能做到。predict的用法:predict(object, newdata, se.fit = FALSE, scale = NULL, df = Inf,interval = c("none"2023-04-01Python190
R语言利用caret包比较ROC曲线R语言利用caret包比较ROC曲线我们之前探讨了多种算法,每种算法都有优缺点,因而当我们针对具体问题去判断选择那种算法时,必须对不同的预测模型进行重做评估。为了简化这个过程,我们使用caret包来生成并比较不同的模型与性能。操作加载对应的2023-03-31Python130
月经几点来吉凶大姨妈”到来时间测算:00:00~04:00 幸运04:00~08:00 成功08:00~12:00 心情不好12:00~16:00 有人深思念你16:00~20:00 烦恼20:00~00:00 会有人爱上你“大姨妈”到来星期测算:星期一2023-03-31Python160
请问R语言里有没有做非线性VAR模型的包?这里分享一下R语言实现VAR和SVAR的整个流程。主要步骤包括:1.单位根检验2.确定滞后阶数3.格兰杰因果检验4.模型稳定性检验5.脉冲响应6.方差分解(Johansen协整检验,如果需要的话)整个过程用到的R语言的扩展2023-03-31Python160
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,2023-03-31Python190
R语言 能不能直接输出有关“平均数±标准差”的表格?第一步,定义一个向量sales,并利用数值类型给sales赋值,然后打印sales,如下图所示:请点击输入图片描述第二步,再定义一个向量num,利用整数类型向量赋值给num,并打印num,如下图所示:请点击输入图片描述第三步,分别利用sd(2023-03-30Python280
python中fit函数返回什么python无内置fit函数。返回如下出错信息:>>>fit(0.8)Traceback (most recent call last):File "<stdin>&2023-03-30Python170
求助,r语言中的判别分析Fisher判别分析,即 LDA 相应的R实现为:MASS包中的 lad() 函数,qda() 函数lad(x, grouping, prior = proportions ,tol = 1.0e-4, method , CV = FALS2023-03-30Python140
R语言数据分析实例一:离职率分析与建模预测本文分析利用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2023-03-30Python160