opts = x13arima_options('log', 'none', 'output', 'seasonally adjusted'):这一行设置了X-13ARIMA-SEATS程序的选项。'log', 'none'表示不对数据进行对数变换,'output', 'seasonally adjusted'表示我们只关心季节调整后的输出。 [~, adjustedData] = x13arima(data, opts):这一行调用x13arima函数执行季...
X13 R • X13-arima-seats源代码 • 季节调整流程 ttp :///srd/www/x13as/ 预调整+预测 regARIMA X13as.exe 平滑(X11 ) 或模型滤波(seat) genhol.exe 输出诊断 X13 R • regARIMA模型一方面初步提取季节因子,另一方面给序列 补充两端的预测值。 对残差做sarima模型 并两端向外预测一年 • reg...
•计算合成指数,如产业经济的领先指数和一致指数等,第一步就是进行季节 调整; •你需要说服你的客户,你处理指标的方法是国际上广泛采用的,具有权威性。 0 500 1000 1500 2000 J a n - 0 2 A u g - 0 2 M a r - 0 3 O c t -
季节性arimar语言季节性哑变量 Pandas类别型变量因子化原因及方法总结 参考线性回归分析中的哑变量哑变量(Dummy Variable),也叫虚拟变量,引入哑变量的目的是,将不能够定量处理的变量量化,如职业、性别对收入的影响,战争、自然灾害对GDP的影响,季节对某些产品(如冷饮)销售的影响等等。 这种“量化”通常是通过引入“哑...