#把数据变成time series。 frequency=12表示以月份为单位的time series. start 表示时间开始点,可以用c(a,b,...)表示, 例如按月为单位,标准的做法是 start=c(2011,1) 表示从2011年1月开始 #如果要表示按天的,建议用 ts(p,frequency=7,start=c(1,1)) 很多人喜欢用 ts(p,frequency=365,start=(2011,1...
所以 yt 和 y t-4 之间的相关系数理论 (theoretical correlation) 上是0。 自回归移动平均模型 (ARMA - Autoregression Moving Average Model) AR( p ) 和 MA(q) 经常被结合成自回归移动平均模型 ARMA(p, q)。 为了合理地应用ARMA模型,时间序列必须是一个平稳时间序列。然而,许多时间序列随时间呈现一定的...
time series data mining 主要包括decompose(分析数据的各个成分,例如趋势,周期性),prediction(预测未来的值),classification(对有序数据序列的feature提取与分类),clustering(相似数列聚类)等。 这篇文章主要讨论prediction(forecast,预测)问题。 即已知历史的数据,如何准确预测未来的数据。 先从简单的方法说起。给定一个...
autocorrelation就是serial correlation。 对于相关性,可以用sample autocorrelation coefficient来描述。 对于sample autocorrelation coefficient of lag 1 (serial c.c. of lag 1),(n-1)对观察值( y_1,y_2 ),( y_2,y_3 ),...,( y_{n-1},y_n )。 其实就是 y_1,...,y_{n-1} 和y_2,.....
ARIMA里面的I指Integrated(差分)。 ARIMA(p,d,q)就表示p阶AR,d次差分,q阶MA。 为什么要进行差分呢? ARIMA的前提是数据是stationary的,也就是说统计特性(mean,variance,correlation等)不会随着时间窗口的不同而变化。用数学表示就是联合分布相同: 当然很多时候并不符合这个要求,例如这里的airline passenger数据。有...
时间序列(time series)是一系列有序的数据。通常是等时间间隔的采样数据。如果不是等间隔,则一般会标注每个数据点的时间刻度。 time series data mining 主要包括decompose(分析数据的各个成分,例如趋势,周期性),prediction(预测未来的值),classification(对有序数据序列的feature提取与分类),clustering(相似数列聚类)等...
ARIMA里面的I指Integrated(差分)。 ARIMA(p,d,q)就表示p阶AR,d次差分,q阶MA。 为什么要进行差分呢? ARIMA的前提是数据是stationary的,也就是说统计特性(mean,variance,correlation等)不会随着时间窗口的不同而变化。用数学表示就是联合分布相同: 当然很多时候并不符合这个要求,例如这里的airline passenger数据。有...
由图可知,yt 表达式 和 y t-1 到 y t-3 表达式共享了特定的白噪声变量,因此这三个变量都与 yt 相关联。然而,yt 表达式 和 y t-4 没有共享 (have no overlapping) 白噪声变量。所以 yt 和 y t-4 之间的相关系数理论 (theoretical correlation) 上是0。
Further, unlike autocorrelation, which generally identifies lags close to the true lag, intra-multiplicity can erroneously identify lags anywhere in the time series and commonly results in a direction change of the correlation (i.e. positive or negative). Using Monte Carlo simulations we develop ...
Time series regression is a statistical method for predicting a future response based on the response history (known as autoregressive dynamics) and the transfer of dynamics from relevant predictors. Time series regression can help you understand and predict the behavior of dynamic systems from ...