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R 时间序列数据分析

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文章附图

演示文稿的一个有用特点是包含了特别的数据集,说明了对生物、物理和社会科学以及医学问题的潜在应用的丰富性。 同时,对时域和频域方法进行了平衡和全面的处理,重点是数据分析。

许多使用数据的例子说明了诸如发现自然和人为气候变化、使用功能磁共振成像评估疼痛感知实验以及分析经济和金融问题等问题的解决方案。 本文本的先决条件是了解线性回归、基于微积分的基本概率技能和高中水平的数学技能。 所有数值示例均使用 R 统计包。

内容

  • 时间序列元素

  • 相关性和平稳时间序列

  • 时间序列回归和 EDA

  • 自回归移动平均模型

  • 自回归综合移动平均模型

  • 光谱分析和过滤

  • 光谱预期

  • 广义自回归条件异方差模型

  • 单位根检验

  • 长记忆和分数差分

  • 状态空间模型

  • 互相关分析和预白化

  • 引导自回归模型

  • 阈值自回归模型


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