1.R語言函數ur.kpss() 對於一個時間序列，例如用R自帶的google股價變化數據goog(可以通過導入fpp2包之後直接使用goog這個數組變量，這裏僅爲示例，代指要檢驗的時間序列或者數組)。 1.1 對goog進行KP
文章目錄一、傅里葉級數展開公式二、R中forecast::fourier用法三、fourier函數計算過程四、參考資料 一、傅里葉級數展開公式 設週期函數f(x)，其週期爲T，則該函數可展開爲下面三角形式的傅里葉級數(展開條件等這
1.問題描述 在時間序列預測上，R語言明顯優於Python。 R中forecast包是很強大的時間序列預測包。例如forecast::nnetar，是用神經網絡對時間序列進行迴歸預測的，python裏確沒有完全相同的函數來實現；R
參考資料 https://blog.csdn.net/qq_36810398/article/details/103381406。 參考資料 https://stats.stackexchange.com/questions/19
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整理自 Forecast:Principle and Practice chapter7,如有不清楚的地方,請參考原書 https://otexts.com/fpp2/ets.html 。 forecast用法示例如下：其中 f
文章目錄1.虛擬變量2.虛擬變量陷阱2.虛擬變量陷阱例子及分析3.總結4.參考資料 1.虛擬變量 直接在迴歸模型中加入定性因素（比如類別因素：男或女）存在困難，因此可以考慮把定性因素量化，使定性因素與定量因素在迴歸模型中起到相同的
1 時間序列與隨機過程 隨機變量序列Y t :t=0,±1,±2,±3,... 稱爲一個隨機過程，並以之作爲觀測時間序列的模型。 2 均值、方差和協方差 對隨機過程Y t :t=0,±1,±2,±3,... ，均值函數定義如下
PyFlux是一個用於時間序列分析和預測的庫，用戶可以從一系列靈活的建模和推斷選項中進行選擇，並將輸出用於預測和回顧，用戶可以構建一個完整的概率模型，其中數據y和潛在變量（參數） 通過聯合概率p（y，z）將z視爲隨機變量。概率方法的優勢在
