Advertisement

时间序列分析结合吴喜之的第二版，汇集了全书中最全面的数据。

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
我注意到目前共享的数据主要集中在80千字节左右的片段。现在，我将上传最新版的数据，该版本为800千字节的完整数据集。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 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）。
     
  • 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。
     
  • 吴喜之《应用时间序列分析——R软件伴随》数据版
    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。
     
  • 《统计学:从数据到结论》(第四版)吴喜之随书光盘数据
    优质
    本书为《统计学:从数据到结论》(第四版)配套光盘，内含书中所需分析的数据文件。这些文件可供读者进行实际操作练习，加深对统计方法的理解与应用。 吴喜之的《统计学：从数据到结论》第四版附带了随书光盘数据，这些资料为读者提供了丰富的学习资源。
     
  • 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。
     
  • 时间序列分析的应用－第二版（王燕）
    优质
    《时间序列分析的应用(第2版)》由王燕编写，全面介绍了时间序列分析的基本理论与应用方法，并结合实例深入浅出地讲解了如何利用软件进行数据分析。 时间序列分析是应用统计学的核心基础课程之一，并且在计量经济学和统计预测学中占据重要地位。作为数理统计学的一个专业分支，时间序列分析拥有独特的一套分析方法体系。《时间序列分析—基于R》一书由王燕编写，包含目录等详细内容。
     
  • Python时间序列数据分析集
    优质
    《Python时间序列数据分析集》是一本专注于使用Python进行时间序列数据处理与分析的专业书籍，涵盖金融、气象等领域的应用案例。 用于进行Python时间序列分析的数据集包含苹果、微软等公司自1990年以来每天的股票价格数据，共5473条记录，适合用来开展时间序列分析。
     
  • 时间序列数据集合
    优质
    本数据集包含丰富的时间序列信息，涵盖多个领域和应用场景，旨在支持学术研究与模型训练需求。 所有数据集均来自Kaggle。首先，我进行了数据探索和可视化，并将数据分为训练集和验证集。接着，我使用了几种时间序列模型来预测这些数据。所使用的预测方法包括：简单平均、移动平均、简单指数平滑法、霍尔特线性趋势法、霍尔特-温特斯法以及ARIMA/SARIMA。
     
  • 时间序列数据集合
    优质
    时间序列数据集合是一系列按照时间顺序排列的数据点，广泛应用于金融分析、经济预测及自然现象研究等领域。 时间序列数据集时间序列数据集。
     
  • 分析神经时间序列数据的图书
    优质
    本书深入探讨了如何利用现代统计学与机器学习方法来解析和理解复杂的神经时间序列数据，旨在为研究人员提供实用工具和技术。 《Analyzing Neural Time Series Data》这本书深入探讨了如何分析神经时间序列数据的方法和技术，为研究人员提供了宝贵的资源和指导。书中涵盖了从数据采集到高级统计模型的整个过程，并强调了在神经科学领域中应用这些技术的重要性。通过详细的案例研究、实用建议以及理论背景知识，《Analyzing Neural Time Series Data》帮助读者更好地理解大脑功能及其动态特性。