R中时间序列分析-趋势分析Trend
趋势分析(Trend)
常用趋势的数学函数
线性函数 y=ax+b
指数函数 y=a^x
二次函数 y=ax^2+bx+c
曲线拟合方法
nls可以拟合任意表达式的曲线
nls(formula,start,data)
- formula 曲线表达式
- start 参数的初始点,可以随便设置一个
设置这个参数的目的:(减少递归的次数,加快运算的速度) - data 需要拟合的数据
data <- read.csv("data.csv", fileEncoding="UTF8")
#data <- read.csv("data.csv", fileEncoding="UTF8", stringsAsFactors=FALSE)datas <- split(data, data$广告商)par(mfrow=c(1, 1))plot(data$销售量
)datas[[1]]$month <- 1:12data.model <- nls(销售量 ~ A*month + B, start=list(A=1, B=1), data=datas[[1]], trace=T
)lines(datas[[1]]$month, 17.36*datas[[1]]$month + 174.14
)data.model <- nls(销售量 ~ A^month, start=list(A=1), data=datas[[1]], trace=T
)lines(datas[[1]]$month, 1.685^datas[[1]]$month
)data.model <- nls(销售量 ~ A*month^2 + B*month + C, start=list(A=1, B=1, C=1), data=datas[[1]], trace=T
)lines(datas[[1]]$month, -0.1469*datas[[1]]$month^2 + 19.2727*datas[[1]]$month + 169.6818
)
R中时间序列分析-趋势分析Trend相关推荐
- r软件时间序列分析论文_高度比较的时间序列分析-一篇论文评论
r软件时间序列分析论文 数据科学 , 机器学习 (Data Science, Machine Learning) In machine learning with time series, using ...
- R语言时间序列分析-根据aic值选择arima模型
在上一篇中,探讨了R语言时间序列分析常用步骤,如何比对AIC值判断最优模型?代码和解释如下: #WWWusage是datasets包自带的每分钟通过服务器连接到因特网的用户数的长度为100的时间序列数 ...
- R语言时间序列分析之ARIMA模型预测
R语言时间序列分析之ARIMA模型预测 今天学习ARIMA预测时间序列. 指数平滑法对于预测来说是非常有帮助的,而且它对时间序列上面连续的值之间相关性没有要求.但是,如果你想使用指数平滑法计算出预测区 ...
- R语言时间序列分析小例
复习心烦,偶遇大作业,故摸鱼 作业题目 自由选取一组数据(可以是R 自带的数据集.或者其它来源,鼓励选取一些有趣的课题进行数据分析),利用我们这学期所学知识建立恰当模型(ARIMA.GARCH 等), ...
- 基于R语言时间序列分析所有指令[2021]
文章主要是总结一学期所学,基本覆盖了所有常见的指令,足够完成arima模型的数据选择到模型预测. 时间序列应用广泛,不能仅仅局限于理论学习,代码实践更为重要. 往期文章链接: 基于 ARIM ...
- R时间序列分析|SP500股指的ARIMA模型预测与残差ARCH效应分析
R时间序列分析|S&P500股指的ARIMA模型预测与残差ARCH效应分析 前言 一.数据及分析目的 二.数据探索 三.ARIMA模型构建 四.残差分析 五.模型预测 前言 由于R语言对新手并 ...
- R语言入门(1)时间序列分析
时间序列分析 使用软件为Rstudio,参考CRAN中时间序列分析分析函数和package,拿手上的数据练习一下时间序列分析. 1.原始数据说明 选择连续9天的数据,共2025条,时间间隔为5分钟.具 ...
- ARIMA时间序列分析
简介 ARIMA算法流程步骤(算法数学推导自行查阅相关论文),本文只讲工程技术和方法. 参考文章 标题:ARIMA模型 地址:http://wiki.mbalib.com/wiki/ARIMA%E6% ...
- 时间序列分析-如何写出ARIMA模型的公式
根据之前分享的R语言时间序列分析步骤,得到最佳的模型拟合结果后,如何将p,d,q代入公式呢? 需要搞清楚的知识点有: ·ar,ma,arma,arima模型的公式,参考维基百科 ·滞后算子(表示前几期 ...
最新文章
- 【干货书】Python金融分析,714页pdf掌握数据驱动金融
- 多线程顺序消费MySQL数据_关于MQ的几件小事(五)如何保证消息按顺序执行
- 每天一道LeetCode-----在字符串s中找到最短的包含字符串t中所有字符的子串,子串中字符顺序无要求且可以有其他字符
- linux下命令行的使用:使用sed命令操作文件
- 蚂蚁(51Nod-1266)
- xshell6左侧导航显示_【iOS12人机交互指南】7.1-导航栏
- 5个Python函数,算天花板水平?
- Spring Cloud构建微服务架构—创建“服务注册中心”
- RabbitMQ系列(三)RabbitMQ交换器Exchange介绍与实践
- 两边双虚线是什么意思_【宠物百科】哈士奇双血统是什么意思?
- 仓储管理之计价方法——移动加权平均法
- 如何压缩pdf文件的大小?
- 数据分析软件SPSS22的授权及汉化
- PPT制作基础知识(师从于珞珈老师)
- fit对数正态分布matlab,拟合对数正态分布使用Scipy与Matlab
- 心电信号质量评估——ecg_qc工具包介绍(二)
- 【PAT】A1107 Social Clusters (30分)
- 小米手环8和苹果S8哪款好 小米手环8和苹果S8区别
- unity ShaderLab 基础之【像素混合Blend】Blend命令详解 shaderLab blend blendOp透明度颜色混合
- 【对抗攻击论文笔记】对抗迁移性:Delving Into Transferable Adversarial Examples And Black-Box Attacks