简介

**日期**：2022-04-18
**题目**：基于R语言的Census的X-13-ARIMA-SEATS接口
**版本**：1.9.0
**描述**：美国人口普查局的季节性调整软件X-13-ARIMA-SEATS的R语言接口使用说明。seasonal包提供对X-13大部分的选项和输出的访问权限，包括X-11-SEATS、自动ARIMA模型搜索、异常值检测以及对用户定义的假期变量（例如中国新年或印度排灯节）的支持。可以通过“seasonalview”包使用图形用户界面。使用“x13binary”包中的X-13二进制文件。
**软件要求**：R.v2.15以上

文章目录

简介
1.cpi
2.easter/cny/diwali
3.imp/exp
4.as.data.frame.seas
5.final\original\trend\irregular\residuals
6.final(seas(data, na.action = xxxx))
7.fivebestmdl()
8.identify(x,type=c(“ao”,“tc”,“ls”),…)
9.outlier(x,full = FALSE)
10.na.x13(x)
- 数据更新
- - 1.每月中国进出口
  - - 1.1.进出口数据 20220531 时间序列 ARMA ARIMA SARIMA
一、pandas是什么？
二、使用步骤
- 1.引入库
- 2.读入数据
总结

1.cpi

链接: link

2.easter/cny/diwali

链接: link

3.imp/exp

链接: link

4.as.data.frame.seas

链接: link

5.final\original\trend\irregular\residuals

链接: link

6.final(seas(data, na.action = xxxx))

链接: link

7.fivebestmdl()

链接: link

8.identify(x,type=c(“ao”,“tc”,“ls”),…)

链接: link

9.outlier(x,full = FALSE)

链接: link

10.na.x13(x)

链接: link

数据更新

1.每月中国进出口

1.1.进出口数据 20220531 时间序列 ARMA ARIMA SARIMA

链接: link

提示：这里可以添加本文要记录的大概内容：

例如：随着人工智能的不断发展，机器学习这门技术也越来越重要，很多人都开启了学习机器学习，本文就介绍了机器学习的基础内容。

提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考

一、pandas是什么？

示例：pandas 是基于NumPy 的一种工具，该工具是为了解决数据分析任务而创建的。

二、使用步骤

1.引入库

代码如下（示例）：

import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
import warnings
warnings.filterwarnings('ignore')
import  ssl
ssl._create_default_https_context = ssl._create_unverified_context

2.读入数据

代码如下（示例）：

data = pd.read_csv('https://labfile.oss.aliyuncs.com/courses/1283/adult.data.csv')
print(data.head())

该处使用的url网络请求的数据。

总结

提示：这里对文章进行总结：

例如：以上就是今天要讲的内容，本文仅仅简单介绍了pandas的使用，而pandas提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法。

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1.cpi

2.easter/cny/diwali

3.imp/exp

4.as.data.frame.seas

5.final\original\trend\irregular\residuals

6.final(seas(data, na.action = xxxx))

7.fivebestmdl()

8.identify(x,type=c(“ao”,“tc”,“ls”),…)

9.outlier(x,full = FALSE)

10.na.x13(x)

数据更新

1.每月中国进出口

1.1.进出口数据 20220531 时间序列 ARMA ARIMA SARIMA

一、pandas是什么？

二、使用步骤

1.引入库

2.读入数据

总结

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