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回归分析(线性,非线性,,一元线性,,,多元线性)
数据分析法 从大量的观测数据利用统计方法建立数学模型的方法 1. 回归分析法——用于对函数的一组观测值,确定函数的表达式,由于处理的是静态的独立数据,故称为数理统计方法. 2. 时间序列分析法——处理的是动态的相关数据,又称为过程统计方法.
所属分类:
专业指导
发布日期:2009-08-19
文件大小:1048576
提供者:
abmn03071468
利用EXCEL时间序列分析.ppt
步骤如下: 第一步:计算逐期增长量:在C3中输入公式:=B3-B2,并用鼠标拖曳将公式复制到C3:C20区域。 第二步:计算累计增长量:在D3中输入公式:=B3-$B$2,并用鼠标拖曳公式复制到D3:D20区域。 第三步:计算平均增长量(水平法):在D22中输入公式:=(B20-B2)/5,按回车键,即可得到平均增长量。
所属分类:
C
发布日期:2009-09-07
文件大小:2097152
提供者:
hhh200772044
长江水质的评价与预测---西安电子科技大学,孙哲,刘玎,姜锦正
摘要 本文对长江近两年多的水质情况做出了定量的综合评价,并对水质的污染状况、污染源的确定、水质的预测与控制这四个问题分别建立了相应的模型。并对求解结果作出了分析。 针对问题一,对于相同污染因素的不同等级,采取梯度赋权的方法确定权重。利用“理想点法”和灰色关联度的思想,建立综合排名模型,得到各个地区整体综合污染情况排名。相应的排名为{3,2,6,14,4,7,8,16,5,12,1,13,15,11,17,10, 9} 针对问题二,对干流上7个观测点隔开的6个江段进行分析。根据一位水质模型推导出
所属分类:
专业指导
发布日期:2009-09-20
文件大小:1048576
提供者:
renesun
A Handbook Of Time-Series Analysis,Signal Processing And Dynamics
一本很不错的关于信号处理方面的时间序列分析法,欢迎下载学习
所属分类:
专业指导
发布日期:2010-05-17
文件大小:3145728
提供者:
xwzhao
时间序列分析案例与讲解
时间序列分析与讲解,很好用的。主要包括指数平滑法,ARIMA,季节波动等实用分析。
所属分类:
专业指导
发布日期:2010-11-02
文件大小:1048576
提供者:
qinxiaoyu00001
时间序列分析——高阶统计量方法
本课程主要介绍现代信号处理中的“高阶统计量及其谱分析”和“时频分析”等内容。重点介绍随机信号和确定性信号的矩和累积量以及高阶谱的定义和基本性质;高阶累积量和高阶谱的估计方法,包括常规非参数估计法和基于AR、MA和ARMA模型的参数估计法。并介绍高阶累积量及其谱在信号检测、系统辩识、非线性检测等方面的应用。
所属分类:
硬件开发
发布日期:2011-02-21
文件大小:6291456
提供者:
zhaison
时间序列分析部分,时间序列法是一种定量预测方法。
时间序列法是一种定量预测方法,亦称简单外延方法。在统计学中作为一种常用的预测手段被广泛应用。
所属分类:
专业指导
发布日期:2011-04-17
文件大小:1048576
提供者:
upcupid
基于Matlab的ARMA模型时间序列分析法仿真
关于时间序列的资料,即ARMA模型。 基于Matlab的ARMA模型时间序列分析法仿真
所属分类:
其它
发布日期:2011-05-20
文件大小:101376
提供者:
bao_1234567
应用时间序列分析(配套代码和ppt)
时间序列法的分析啊 有源码 ppt 仅供参考啊
所属分类:
专业指导
发布日期:2011-06-30
文件大小:4194304
提供者:
zhaohuahua0721
sas,时间序列分析
sas时间序列分析,时间序列是把反映现象发展水平的统计指标数值,按照时间先后顺序排列起来所形成的一组统计数字序列。时间序列又称动态数列或时间数列。时间序列分析就是利用这组数列,应用数理统计方法加以处理,以预测未来事物的发展。时间序列分析是定量预测方法之一,它的基本原理:一是承认事物发展的延续性。应用过去数据,就能推测事物的发展趋势。二是考虑到事物发展的随机性。任何事物发展都可能受偶然因素影响,为此要利用统计分析中加权平均法对历史数据进行处理。该方法简单易行,便于掌握,但准确性差,一般只适用于短
所属分类:
金融
发布日期:2011-07-21
文件大小:1024
提供者:
lijianjunjie
时间序列分析法
时间序列分析法 很棒的课件 第十章_时间序列分析法 第十章_时间序列分析法(一) 第十章_时间序列分析法(二) 基于Matlab的ARMA模型时间序列分析法仿真
所属分类:
专业指导
发布日期:2011-11-28
文件大小:6291456
提供者:
xiaoxiangyoumeng
[下载]时间序列分析文档
时间序列是一组广义的有序的数据,它固然指按时间的先后顺序排列的随机数据,但也可以指按空间和其他物理量顺序排序的随机数据。它的特点是:这些时间序列是由太阳、地球、某机械设备等客观事物产生的,同时由于这些系统处于多种干扰中,因此由它们产生的时间序列的取值是随机的。 时间序列分析方法地特色是在于采用参数模型(特别是ARMA模型),在于将这一参数模型同系统分析直接地紧密地结合,在于将这一参数模型同相应地客观事物背景相互联系,从而使这一数据处理方法地作用大为扩展。时间序列分析法被广泛地应用在工矿监视、故
所属分类:
硬件开发
发布日期:2008-10-22
文件大小:378880
提供者:
lne818
基于时间序列分析的故障诊断
总结时间序列分析法在故障诊断领域应用的优势,简述了时间系列分析法在故障诊断中的应用方法,并结合几个实例说明其在实际应用中应用领域、诊断方法及过程,分析其发展前景。
所属分类:
制造
发布日期:2014-10-14
文件大小:34816
提供者:
qi_che_bao_bei
利用时间序列分析法预测工作面瓦斯涌出规律
根据瓦斯涌出的特征,分析了目前常用瓦斯预测方法的适用条件,在假定瓦斯浓度只受时间和历史数据影响的情况下,运用时间序列分析方法对工作面瓦斯浓度的变化规律进行了预测,结果表明,利用时间序列分析方法预测工作面瓦斯涌出规律是合理有效的。
所属分类:
其它
发布日期:2020-05-22
文件大小:428032
提供者:
weixin_38730331
基于贝叶斯估计的路基沉降时间序列分析模型
对于非平稳路基沉降时间序列,利用差分算法使其平稳化,并结合ACF-PACF数据统计特性建立了AR(P)模型。针对传统最小二乘参数估计存在不足的问题,采用基于Win BUGS软件和MCMC算法的贝叶斯参数估计法,很好地解决了最小二乘算法对样本数量和质量要求过高的问题。工程实例分析表明:基于贝叶斯参数估计的时间序列预测模型优于最小二乘估计的时间序列预测模型,具有借鉴意义。
所属分类:
其它
发布日期:2020-05-09
文件大小:253952
提供者:
weixin_38624332
基于时间序列模型的钢绳牵引带式输送机的故障预测分析
基于时间序列模型的钢绳牵引带式输送机的故障预测分析,席本强,梁冰,介绍了自回归模型AR(n)的建立步骤。时间序列分析法可应用于钢绳牵引带式输送机钢绳监测数据分析和预报。应用该模型对现场观测数据�
所属分类:
其它
发布日期:2020-01-20
文件大小:332800
提供者:
weixin_38698863
R语言_消费者信心指数_时间序列分析代码.Rmd
利用ARIMA模型、Holt-Winters指数平滑法、条件异方差模型实现消费者信心指数时间序列的分析和预测。并对三种消费者景气指数(信心指数、预期指数、满意指数)进行协整检验。是课程期末大作业报告的R语言代码。数据来自中经网统计数据库。不提供分析报告和原始数据,代码仅供参考,欢迎指正。
所属分类:
专业指导
发布日期:2020-07-10
文件大小:5120
提供者:
weixin_42417209
时间序列分析法
时间序列分析法简洁、实用的特性,相信能够为大家利用人力、物力、财力、资源等带来许多帮助,欢迎大家下...该文档为时间序列分析法,是一份很不错的参考资料,具有较高参考价值,感兴趣的可以下载看看
所属分类:
其它
发布日期:2020-12-11
文件大小:359424
提供者:
weixin_38606206
ATAforecasting:R的ATAforecasting包-使用Ata方法的自动时间序列分析和预测-源码
ATA预测 使用带有Box-Cox幂变换族和季节性分解技术的Ata方法进行自动时间序列分析和预测。 描述 ATA方法是一种新的替代性预测方法。 该方法替代了两种主要的预测方法:指数平滑法和ARIMA。 如Yapar,G.(2016) ,Yapar G.,Capar,S.,Selamlar,HT,Yavuz,I。(2017) 所述的基于修改后的简单指数平滑的Ata方法和Yapar G.,Selamlar,HT,Capar,S.,Yavuz,I.(2019) 是一种新的单变量时间序列预测方法,为解
所属分类:
其它
发布日期:2021-03-08
文件大小:954368
提供者:
weixin_42139460
COVID-19-冠状病毒-德国地区:COVID-19冠状病毒疾病传播时间序列分析-源码
针对德国地区和部分国家的COVID-19冠状病毒疾病传播时间序列分析 以下是显示的所有图表和报告的脚本和结果数据。 剧本 获取更新的数据 将数据转换为通用格式 根据数据计算新实体 绘制图表并将其上传到我的分析仪并报告 增强 授权 增强 可以浏览JSON和CSV / TSV格式的结果数据。 资料来源 来自( 该 是通过 来自 来自 。 (感谢Parvu先生授予使用权限!) 来自约翰霍普金斯大学系统科学与工程中心(JHU CSSE),该数据是通过获得的 提供/生成的数据字段列表 日期 过
所属分类:
其它
发布日期:2021-01-31
文件大小:28311552
提供者:
weixin_42123456
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