吴喜之使用时间序列分析，并借助R软件处理相关数据。-ITADN社区

优质

本书为吴喜之作，《应用时间序列分析——R软件伴随》数据版，结合实际案例详细讲解了如何使用R软件进行时间序列数据分析。书中提供了丰富的数据集和代码资源，帮助读者掌握时间序列模型的应用技巧。吴喜之的《应用时间序列分析》一书使用了R软件，并提供了相应的数据支持。

吴喜之的时间序列分析方法

优质

《吴喜之的时间序列分析方法》是由著名统计学家吴喜之所著，该书深入浅出地介绍了时间序列分析的基本概念、理论及其应用方法，是学习和研究时间序列分析的经典教材。这是一本用R语言进行时间序列分析的优秀书籍，内容详实且侧重于实际应用。书中不仅涵盖了经典的时间序列分析方法，还介绍了最新的多元时间序列分析技术。该书作者是北京大学教授吴喜之。

时间序列分析与应用（吴喜之著，第二版）全书最全数据版本

优质

《时间序列分析与应用》（第二版），由统计学专家吴喜之教授撰写，本书提供全面的时间序列理论和方法，并配备丰富实例及完整数据集。我发现分享的数据都是80k的版本，现在上传了最新版本的完整版数据（800k）。

R软件中的时间序列分析

优质

本课程将深入讲解如何使用R语言进行时间序列数据分析，涵盖数据处理、模型构建及预测等核心内容。时间序列模型是一种用于分析按时间顺序排列的数据的统计方法。这类模型能够帮助我们理解数据随时间变化的趋势、周期性以及季节性模式，并可用于预测未来的值。使用R语言实现这些模型时，我们可以利用多种内置函数来构建和评估不同的时间序列模型。例如，`arima()` 函数可以用来拟合自回归积分滑动平均（ARIMA）模型；而 `forecast::auto.arima()` 则能自动选择最优的 ARIMA 参数组合。此外，还有用于季节性调整的时间序列分解方法 (`decompose()`, `stl()`) 以及更复杂的向量自回归 (VAR) 模型等。通过这些工具和函数的帮助，R 成为了时间序列分析的强大平台。

吴喜之《复杂数据分析》基于R的应用课件及书中数据

优质

本书提供了一套关于复杂数据分析的方法与实践教程，通过使用R语言进行教学和案例分析。书中不仅包含了理论知识，还提供了详细的课件以及相关数据集，帮助读者深入理解如何在实际问题中应用统计方法和技术。适用于学习统计学、数据科学的学生及从业者参考使用。《复杂数据分析基于R的应用》这本书的配套课件和书中所用数据可以帮助读者更好地理解和应用书中的理论知识。这些资源为学习者提供了丰富的实践机会，使他们能够在实际操作中掌握复杂的统计分析方法和技术。希望这份资料能够帮助大家深入理解并灵活运用R语言进行数据分析工作。

使用R语言的时间序列分析

优质

本简介将介绍如何运用R语言进行时间序列数据分析，涵盖数据处理、模型构建及预测方法。适合统计学与数据科学爱好者学习参考。利用R语言对化学浓度读数数据进行了时间序列分析，并建立了ARMA模型。附有全部代码及相关数据集。

使用EViews进行时间序列分析处理

优质

简介：本教程将指导读者掌握如何利用EViews软件对经济数据进行深入的时间序列分析，包括模型建立、参数估计及预测等关键步骤。适合经济学和金融学专业的学生及研究人员学习参考。本段落讲解如何使用EVIEWS软件进行时间序列分析中的ARIMA模型的具体操作方法。通过详细的步骤指导帮助用户掌握在EVIEWS中构建、检验及预测ARIMA模型的技巧，适用于初学者快速入门以及有一定基础的研究者深入研究。

基于R的数据的时间序列分析

优质

本课程聚焦于利用R语言进行时间序列数据分析，涵盖模型构建、预测及应用案例，旨在提升学员在金融、经济等领域的数据解读能力。人大版的《时间序列分析》基于R的数据分析非常有用。

时间序列数据趋势分析的R包：TrendAnalysis

优质

TrendAnalysis是一款专门用于时间序列数据的趋势分析的R包。它提供了多种方法来检测和描述时间序列中的趋势模式，帮助用户深入了解数据随时间的变化规律。趋势分析R包用于对时间序列数据进行趋势分析，采用不确定的Sen方法来计算趋势量和显著性值。

使用一维CNN处理序列数据及时间序列（Python）

优质

本教程介绍如何利用一维卷积神经网络(CNN)在Python中有效分析和预测序列数据与时间序列。通过简洁高效的代码示例，帮助读者掌握这一技术的关键应用。使用一维卷积神经网络来处理序列数据是一种有效的技术手段，其中数据类型为一维。

是否确定退出登录?

吴喜之使用时间序列分析，并借助R软件处理相关数据。

全部评论 (0)