使用R语言进行时间序列（arima，指数平滑）分析（下）
使用R语言进行时间序列（arima，指数平滑）分析（上）：https://developer.aliyun.com/article/1493892 这里1913-1920的预测绘制为蓝线，80％预测间隔绘制为橙色阴影区域，95％预测间隔绘制为黄色阴影区域。 对于每个时间点，“预测误差”被计算为观测值减去预测值。我们只能计算原始时间序列所涵盖的时间段的预测误差，即降雨数据...
使用R语言进行时间序列（arima，指数平滑）分析（上）
原文链接：http://tecdat.cn/?p=3609 您要分析时间序列数据的第一件事就是将其读入R，并绘制时间序列。您可以使用scan（）函数将数据读入R，该函数假定连续时间点的数据位于包含一列的简单文本文件中（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。 读时间序列数据 数据集如下所示： ...
数据分享|R语言分析上海空气质量指数数据：kmean聚类、层次聚类、时间序列分析：arima模型、指数平滑法
全文链接：http://tecdat.cn/?p=30131 最近我们被客户要求撰写关于上海空气质量指数的研究报告。本文向大家介绍R语言对上海PM2.5等空气质量数据（查看文末了解数据免费获取方式）间的相关分析和预测分析，主要内容包括其使用实例，具有一定的参考价值，需要的朋友可以参考一下（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。 ...
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