在开始之前,我们先来了解一下as_tsibble函数。as_tsibble是R语言中tsibble包提供的一个函数,用于将数据框(Data Frame)转换为时间序列数据框(tsibble)的格式。tsibble是tidyverse风格的时间序列数据框,它提供了一种更便捷的方式来处理和分析时间序列数据。as_tsibble函数可以将数据框中的时间列和值列转换为tsibble格式,...
准备数据，创建成tsibble（时间序列数据框）：library(tidyverse)library(tsibble)df=chicagoNMMAPS%>%select...
library(tsibble) library(cowplot) library(feasts) ###ACF函数(自制) gg_acf<-function(ACF,col,T){ ACF<-bind_rows(as_tibble(ACF),as_tibble_row(c(lag=0,acf=1))) ACF%>% ggplot(aes(x=lag,y=acf))+ geom_ribbon(aes(ymin=-2/sqrt(T),ymax=2/sqrt(T)), fill=col,alpha=0.4)+ geom...
用as_tsibble()将数据框转化为时间序列对象tsibble, 只需要指定时间索引(index)、分组索引(key): library(fpp3) stocks = as_tsibble(stocks, key = Stock, index = Date) stocks ## # A tsibble: 753 x 3 [1D] ## # Key: Stock [3] ## Date Stock Close ## <date> <chr> <dbl> ## 1 201...
mod_garch1_vol <- volatility(mod_garch1) mod_garch1_vol %>% as_tibble() %>% mutate(num = row_number()) %>% as_tsibble(index = num) %>% autoplot() 小结 本文介绍了 ARCH 和 GARCH 模型运用。我们下期见! 参考文献 Tsay, Ruey S. 2010. Analysis of Financial Time Series. 3rd Ed...
用as_tsibble()将数据框转化为时间序列对象tsibble, 只需要指定时间索引(index)、分组索引(key): library(fpp3) stocks = as_tsibble(stocks, key = Stock, index = Date) stocks ## # A tsibble: 753 x 3 [1D] ## # Key: Stock [3] ## Date Stock Close ## <date> <chr> <dbl> ## 1 201...
R语言 使用as_fable()创建fable时出错fc_cart$ Boot <- distributional：：dist_sample（lapply（1：...
因此，我创建了一个tsibble对象“fc_cart”（细节在最后），其中包含预测值（yhat）和预测区间（boot）...
8.R语言随机搜索变量选择SSVS估计贝叶斯向量自回归(BVAR)模型 9.R语言VAR模型的不同类型的脉冲响应分析 数据挖掘深度学习人工智能机器学习 阅读2k更新于2021-12-20 拓端tecdat 198声望54粉丝 « 上一篇 R语言Copula估计边缘分布模拟收益率计算投资组合风险价值VaR与期望损失ES ...
as_tsibble ##绘制数据 ggplot() + geom_line+ geom_point + facet_wrap + scale_y_continuous + theme_ms() 图6:15 分钟流量估算与叠加测量流量值 ## 计算平均每日流量并报告统计数据 dplyr::select(Site, DTime) %>% group_by_key() %>% ...