Tigramite: 一个用于时间序列因果分析的Python模块-ITADN社区

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Tigramite是一款专为时间序列数据设计的Python工具包，适用于进行复杂系统的因果关系和依赖性分析。 TIGRAMITE – 时间序列数据集的因果发现版本4.2（Python软件包）一般注意事项 Tigramite是一个用于因果时间序列分析的Python软件包。它能够从高维的时间序列数据集中高效地重构因果图，并对获得的相关性进行建模，以便于因果中介和预测分析。该工具使用适用于离散或连续值时间序列的线性以及非参数条件独立性测试来进行因果发现。此外，Tigramite还包含用于生成高质量结果图表的功能。请根据您使用的具体方法引用以下论文： PCMCI：J. Runge, P. Nowack, M. Kretschmer, S. Flaxman, D. Sejdinovic，在大型非线性时间序列数据集中检测和量化因果关联，科学进阶5，eaau4996（2019）。 PCMCI+：J. Runge (2020) 在自相关的非线性时间序列数据集中发现同期和滞后的因果关系。不确定性人工智能第36届学术会议论文集, UAI 2020年，加拿大多伦多。

Python时间序列分析之时间段（一）

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本教程为《Python时间序列分析》系列之一，专注于介绍如何使用Python进行时间段操作，包括日期处理、时间间隔计算等基础知识。时间序列中的时间戳（timestamp）可以设定固定周期（period）与时间间隔（interval）。使用pandas和numpy库进行操作： ```python import pandas as pd import numpy as np # 生成日期范围，可以通过指定开始时间和周期来创建一系列的时间点。H代表小时、D代表天、M代表月、Y代表年。 date_range = pd.date_range(2020-04-27, periods=10, freq=3D) # 这样可以生成一个以时间为索引的时间序列 import datetime as dt time = pd.Series(np.random.randn(10), index=date_range) ```

时间序列分析：用Python实现实用的时间序列分析-源码

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本资源提供使用Python进行时间序列分析的实用教程及源代码，涵盖数据预处理、模型构建与评估等内容，适合数据分析爱好者和技术从业者学习参考。我的教授推荐了一本关于时间序列分析的书给我阅读。昨天我读了这本书以及另一本书《》。两本书各有千秋，《前者》内容更先进一些，并提供了一些新颖的观点，而后者则是中级水平，包含了一些实际的例子，尽管这些例子有些简单化且效果一般。虽然它涵盖了很多主题并且交替使用R和Python语言进行介绍，但我个人偏好Python。我将继续用Python学习时间序列分析的相关知识。然而，本课程主要使用R编程语言，并要求我在掌握并应用R的过程中进一步学习。不过我已经计划为这门课制作一份基于Python的注解版本来辅助理解与实践。此外，《》这本书很少涉及最新的TS模型和方法（2017），因此在阅读时需要注意其内容可能不够前沿。时间序列分析包括以下章节： - 第一章：不同类型的数据 - 横截面数据、时间序列数据及面板数据的介绍； - 时间序列内部结构，如总体趋势、季节性变动等； - 序列图与子系列剧情展示； - 多箱图和周期变化分析； - 第二章：了解时间序列数据 - 自相关性和部分自相关的概念；以上便是对原文内容的重写。

Python中的pyFTS：一个用于模糊时间序列的开源库

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pyFTS是一款专为Python设计的开源库，专注于处理和预测模糊时间序列数据。它提供了一系列工具和算法来简化复杂的时序数据分析工作。 An open source library for Fuzzy Time Series in Python.

Python中用于SARIMA模型的时间序列分析代码

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这段Python代码实现了一个时间序列预测工具，采用季节性自回归积分滑动平均(SARIMA)模型进行数据分析与建模，适用于具有明显季节性的数据集。使用SARIMA模型进行时间序列数据分析的教程适用于希望了解该模型的大致流程及代码实现的朋友。本教程采用Python编程语言，并在Jupyter Notebook中编写代码。适合想要学习如何利用SARIMA模型处理时间序列数据的人士参考和实践。

时间序列分析模型

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简介：时间序列分析模型是一种统计工具，用于预测和理解基于时间的数据模式。它在经济学、气象学及市场趋势预测等领域有广泛应用。本段落分析了1950年至1998年北京市城乡居民定期储蓄所占比例的变化情况，并提供了相应的数据序列（见表1）。表1展示了1950—1998年间北京市城乡居民定期储蓄的比例变化（%）。

Python中ARMA模型的时间序列分析代码

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本代码示例展示了如何使用Python进行ARMA模型时间序列分析，涵盖数据预处理、模型拟合与预测等步骤。适合数据分析及统计学爱好者学习实践。 ARMA模型时间序列分析的Python代码可以用于处理各种类型的时间序列数据。通过使用统计模型来预测未来的值，这种方法在金融、经济和其他需要基于历史数据进行未来趋势预测的领域中非常有用。实现这一过程通常涉及安装必要的库如statsmodels，并编写相应的代码以拟合ARMA模型到给定的数据集上。以下是一个简单的示例步骤： 1. 导入所需的库： ```python import pandas as pd from statsmodels.tsa.arima.model import ARIMA ``` 2. 加载数据并进行预处理，确保时间序列是平稳的或者通过差分使其变得平稳。 3. 拟合ARMA模型到准备好的数据上： ```python model = ARIMA(data, order=(p,d,q)) results_ARMA = model.fit() ``` 4. 使用拟合后的模型进行预测或分析残差等。以上步骤提供了一个基本框架，具体实现可能需要根据实际问题调整参数和处理细节。

时间序列预测：基于机器学习的时间序列分析模型

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本研究探讨了利用机器学习技术进行时间序列预测的方法与应用，介绍了多种先进的时间序列分析模型，并评估其在不同场景下的性能。机器学习的时间序列预测涉及使用不同的模型来预测给定货币图表中的市场价格。所需依赖项包括：numpy为必需；而tensorflow与xgboost则可选安装以增加多样性。此代码已在Python版本2.7.14、3.6.0上进行了测试。获取数据方面，有一个内置的数据提供程序可以使用。所有模型都已经通过加密货币图表进行过测试。提取到的资料格式包括标准安全性：日期，最高价，最低价，开盘价，收盘价，交易量和加权平均值等信息。这些特征与特定的时间序列特性无关，并且可以通过子集或超集训练。要获取数据，请从根目录运行以下脚本： # 获取默认货币对如BTC_ETH、BTC_LTC、BTC_XRP、BTC_ZEC的所有时间段的数据。 $ .run_fetch.py 这将提取Poloniex中所有可用的时间段（天，4小时，2小时，30分钟，15分钟，5分钟）数据，并将其存储在_data目录下。

分享一个关于时间序列的数据集合

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本数据集专注于时间序列分析，包含丰富的时间相关变量和观测值，适用于趋势预测、模式识别及异常检测等场景的研究与应用。分享一个时间序列分析数据集。

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Tigramite: 一个用于时间序列因果分析的Python模块

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