一.平稳序列建模步骤 假如某个观察值序列通过序列预处理可以判定为平稳非白噪声序列,就可以利用ARMA模型对该序列进行建模.建模的基本步骤如下: (1)求出该观察值序列的样本自相关系数(ACF)和样本偏自相关系数(PACF)的值. (2)根据样本自相关系数和偏自相关系数的性质,选择适当的ARMA(p,q)模型进行拟合. (3)估计模型中位置参数的值. (4)检验模型的有效性.如果模型不通过检验,转向步骤(2),重新选择模型再拟合. (5)模型优化.如果拟合模型通过检验,仍然转向不走(2),充分考虑

目录 在 R 中估计 GARCH 参数存在的问题(基于 rugarch 包) 导论 rugarch 简介 指定一个 \(\text{GARCH}(1, 1)\) 模型 模拟一个 GARCH 过程 拟合一个 \(\text{GARCH}(1,1)\) 模型 rugarch 中的优化与参数估计 优化器的选择 结论 在 R 中估计 GARCH 参数存在的问题(基于 rugarch 包) 本文翻译自<Problems in Estimating GARCH Parameters in R (Part 2

Stokes五阶波 最近发现一个很有用的Stokes波计算Python库,raschii官方说明,可以计算任意阶数,不同水深下的Stokes波,简单做了下测试,测试结果与脚本如下 Python 脚本 import raschii import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np order=5 wavelength=3 waveheight=0.1 h0=1.5 h1=0.5 h2=10 fwave0 = raschii.FentonWave(

          题记:毕业一年多天天coding,好久没写paper了.在这动荡的日子里,也希望写点东西让自己静一静.恰好前段时间用python做了一点时间序列方面的东西,有一丁点心得体会想和大家分享下.在此也要特别感谢顾志耐和散沙,让我喜欢上了python. 什么是时间序列 时间序列简单的说就是各时间点上形成的数值序列,时间序列分析就是通过观察历史数据预测未来的值.在这里需要强调一点的是,时间序列分析并不是关于时间的回归,它主要是研究自身的变化规律的(这里不考虑含外生变量的时间序列). 为

在当下,人工智能的浪潮席卷而来.从AlphaGo.无人驾驶技术.人脸识别.语音对话,到商城推荐系统,金融业的风控,量化运营.用户洞察.企业征信.智能投顾等,人工智能的应用广泛渗透到各行各业,也让数据科学家们供不应求.Python和R作为机器学习的主流语言,受到了越来越多的关注.数据学习领域的新兵们经常不清楚如何在二者之间做出抉择,本文就语言特性与使用场景为大家对比剖析. 一．Python和R的概念与特性 Python是一种面向对象.解释型免费开源高级语言.它功能强大,有活跃的社区支持和各式各样的

如果你在寻找时间序列是什么?如何实现时间序列?那么请看这篇博客,将以通俗易懂的语言,全面的阐述时间序列及其python实现. 时间序列算法理论详见我的另一篇博客:时间序列算法理论及python实现 - 知-青 - 博客园 5 Python实现ARIMA模型 下面应用以上理论知识,对表6中2015/1/1~2015/2/6某餐厅的销售数据进行建模. 就餐饮企业而言,经常会碰到如下问题. 由于餐饮行业是胜场和销售同时进行的,因此销售预测对于餐饮企业十分必要.如何基于菜品历史销售数据,做好餐销售预测,

如果你在寻找时间序列是什么?如何实现时间序列?那么请看这篇博客,将以通俗易懂的语言,全面的阐述时间序列及其python实现. 就餐饮企业而言,经常会碰到如下问题. 由于餐饮行业是胜场和销售同时进行的,因此销售预测对于餐饮企业十分必要.如何基于菜品历史销售数据,做好餐销售预测,以便减少菜品脱销现象和避免因备料不足而造成的生产延误,从而减少菜品生产等待时间,提供给客户更优质的服务,同事可以减少安全库存量,做到生产准时制,降低物流成本 餐饮销售预测可以看作是基于时间序列的短期数据预测,预测对象为具体菜

1 时间序列与时间序列分析 在生产和科学研究中,对某一个或者一组变量  进行观察测量,将在一系列时刻  所得到的离散数字组成的序列集合,称之为时间序列. 时间序列分析是根据系统观察得到的时间序列数据,通过曲线拟合和参数估计来建立数学模型的理论和方法.时间序列分析常用于国民宏观经济控制.市场潜力预测.气象预测.农作物害虫灾害预报等各个方面. 2 时间序列建模基本步骤 获取被观测系统时间序列数据: 对数据绘图,观测是否为平稳时间序列:对于非平稳时间序列要先进行d阶差分运算,化为平稳时间序列: 经过第

在numpy包中我们可以用数组来表示向量,矩阵和高阶数据结构 首先导入numpy包: from numpy import* 初始化numpy数组有多种方式,比如说 1.python列表或元祖 2.使用arrange,linspace函数 3.从文件中读取数据 例:列表生成numpy数组: v=array([1,2,3,4]) M=array([[1,2],[3,4]]) v和M对象都是numpy模块提供的ndarray类型 v,M区别在于他们的维度不同 可以通过ndarray.shape获得他们

这个教程也很不错,http://reverland.org/python/2012/09/07/matplotlib-tutorial/ 也可以参考官网的Gallery,http://matplotlib.org/gallery.html 做数据分析,首先是要熟悉和理解数据,所以掌握一个趁手的可视化工具是非常重要的,否则对数据连个基本的感性认识都没有,如何进行下一步的design   Getting Started with Matplotlib 先看个简单的例子,plot,即画线 画线,需要给

OpenCV之Python学习笔记 直都在用Python+OpenCV做一些算法的原型.本来想留下发布一些文章的,可是整理一下就有点无奈了,都是写零散不成系统的小片段.现在看 到一本国外的新书<OpenCV Computer Vision with Python>,于是就看一遍,顺便把自己掌握的东西整合一下,写成学习笔记了.更需要的朋友参考. 阅读须知: 本文不是纯粹的译文,只是比较贴近原文的笔记:         请设法购买到出版社出版的书,支持正版. 从书名就能看出来本书是介绍在Pytho

题目来自老师的课后作业,如下所示.很多地方应该可以直接调用函数,但是初学Python,对里面的函数还不是很了解,顺便带着学习的态度,尽量自己动手code. 测试版代码,里面带有很多注释和测试代码: # -*- coding: cp936 -*- import math import random import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np ''''' 在x=[0,1]上均匀采样10个点组成一个数据集D=[a,b] ''' a = [] b

内容概要: 一.装饰器前期知识储备 1.python解释函数代码过程: python解释器从上往下顺序解释代码,碰到函数的定义代码块不会立即执行它,而是将其放在内存中,等到该函数被调用时,才执行其内部的代码块. 2.函数即"变量": 函数的使用分为,函数的定义和函数的调用,调用方式是为函数名后加括号(函数名存放的是内存地址)类似于变量的使用(先定义,后使用).可以用一个很形象的列子比喻,函数体相当于一个房间里的工具,函数名相当于门牌号(内存地址). 示列: #/usr/bin/env

http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/52227580 Statsmodels Statsmodels is a Python package that provides a complement to scipy for statistical computations including descriptive statistics and estimation of statistical models. statsmodels原名叫

在时间序列问题上,机器学习被广泛应用于分类和预测问题.当有预测模型来预测未知变量时,在时间充当独立变量和目标因变量的情况下,时间序列预测就出现了. 预测值可以是潜在雇员的工资或银行账户持有人的信用评分.任何正式引入统计数据的数据科学都会遇到置信区间,这是某个模型确定性的衡量标准. 因此,预测一段时间内某些数据的价值需要特定的技术,并且需要多年的发展. 由于每种都有其特殊用途,必须注意为特定应用选择正确的技术.预测人员在技术选择中发挥作用,他们越了解预测可能性的范围,公司的预测工作就越有可能取得成

python 的scipy 下面的三大库: numpy, matplotlib, pandas scipy 下面还有linalg 等 scipy 中的数据结构主要有三种: ndarray(n维数组), Series(变长字典), Dataframe(数据框) numpy有强大的ndarray对象和ufunc(universal function 通用函数), 适合线性代数, 随机数处理等科学计算 Pandas 具有高效的 Series(变长字典), Dataframe(数据框) 数据结构 下面学

[Numpy] 先感叹下最近挖坑越来越多了.. 最近想不自量力地挑战下ML甚至DL.然而我也知道对于我这种半路出家,大学数学也只学了两个学期,只学了点最基本的高数还都忘光了的渣滓来说,难度估计有点大..总之尽力而为吧.在正式接触ML的算法之前,Numpy是一个必须知道的Python库.其中有很多关于线代的类和方法可以直接用. 当然Numpy不是内建的库,但是pip install numpy一下也很简单. ■ 方法罗列 我也不知道怎么开始写好,按书上的教程,罗列下提到的方法吧..书上代码一个大前

Python学习之数组类型一: Numpy中的向量与矩阵: 1.创建:  向量.矩阵均由array函数创建,区别在于向量是v=array( [逗号分隔的元素] ), 矩阵是M=array( [[ ]] )  注意矩阵是双方括号 向量可以执行基本的线性代数运算(运算是基于元素的运算),例如标量乘法/除法.线性组合.范数.标量积等. 2.访问数组项:  向量索引与切片类似于字符串与列表 通过索引访问矩阵(数组项),需要两个索引来访问,这些索引都在一对方栝号里.  例如:M[2:4,1:4]   表示

本文学习利用python学习边缘检测的滤波器,首先读入的图片代码如下: import cv2 from pylab import * saber = cv2.imread("construction.jpg") saber = cv2.cvtColor(saber,cv2.COLOR_BGR2RGB) plt.imshow(saber) plt.axis("off") plt.show() 图片如下: 边缘检测是图像处理和计算机视觉的基本问题,边缘检测的目的是标识数

C语言: /* ----------------------------------- 当n = 1, 只有1中跳法:当n = 2时,有两种跳法:当n = 3 时,有3种跳法:当n = 4时,有5种跳法:当n = 5时,有8种跳法 所以:tiaofa(n) n=1时,tiaofa(1) = 1 n=2时,tiaofa(2) = 2 n>2时,tiaofa(n) = tiaofa(n-1) + tiaofa(n-2) ----------------------------------- */ #