问题: 使用forecast.Arima对带xreg的arima模型进行预测,报xreg Error pre.m4x <- forecast.Arima(m4x, h = 20, xreg = seq(429,448,by = 1)) 报错: Error in if (ncol(xreg) != ncol(object$call$xreg)) stop("Number of regressors does not match fitted model") : argument i

A IMA模型是一种著名的时间序列预测方法,主要是指将非平稳时间序列转化为平稳时间序列,然后将因变量仅对它的滞后值以及随机误差项的现值和滞后值进行回归所建立的模型.ARIMA模型根据原序列是否平稳以及回归中所含部分的不同,包括移动平均过程(MA).自回归过程(AR).自回归移动平均过程(ARMA)以及ARIMA过程.其中ARIMA(p,d,q)称为差分自回归移动平均模型,AR是自回归, p为自回归项: MA为移动平均,q为移动平均项数,d为时间序列成为平稳时所做的差分次数. 通常的建立ARIMA

注意:这文章是2月份写的,拉勾网早改版了,代码已经失效了,大家意思意思就好,主要看代码的使用方法吧.. 最近一直在用且有维护的另一个爬虫是KINDLE 特价书爬虫,blog地址见此: http://www.cnblogs.com/weibaar/p/4824578.html 博客总目录:http://www.cnblogs.com/weibaar/p/4507801.html R语言爬虫初尝试-基于RVEST包学习 Thursday, February 26, 2015 在学完coursera的

R语言网络爬虫学习 基于rvest包 龙君蛋君:2015年3月26日 1.背景介绍: 前几天看到有人写了一篇用R爬虫的文章,感兴趣,于是自己学习了.好吧,其实我和那篇文章R语言爬虫初尝试-基于RVEST包学习 的主人认识- 2.知识引用与学习: 1.R语言爬虫初尝试-基于RVEST包学习 2.大数据分析之——足彩数据趴取 3.rvest + CSS Selector 网页数据抓取的最佳选择 4.rvest的github 3.正文: 第一个爬虫是爬取了戴申大牛在科学网博客的一些基本信息,戴申大牛看

对于初学R语言的人,最常见的方式是:遇到不会的地方,就跑到论坛上吼一嗓子,然后欣然or悲伤的离去,一直到遇到下一个问题再回来.当然,这不是最好的学习方式,最好的方式是——看书.目前,市面上介绍R语言的书籍很多,中文英文都有.那么,众多书籍中,一个生手应该从哪一本着手呢?入门之后如何才能把自己练就成某个方面的高手呢?相信这是很多人心中的疑问.有这种疑问的人有福了,因为笔者将根据自己的经历总结一下R语言书籍的学习路线图以使Ruser少走些弯路. 本文分为6个部分,分别介绍初级入门,高级入门,绘图与可

在数据分析中,整理数据的本质可以归纳为:对数据进行分割(Split),然后应用(Apply)某些处理函数,最后将结果重新组合(Combine)成所需的格式返回,简单描述为:Split - Apply - Combine.这个过程可以通过Basic包的apply家族函数来实现,apply家族函数包括了apply.sapply.lapply.tapply.aggregate等,可以应用于数据分析的各个阶段.plyr包是apply家族函数的升级,使用plyr包可以实现:在一个函数内同时完成“Split

R语言中提供了许多用来整合和重塑数据的强大方法. 整合 aggregate 重塑 reshape 在整合数据时,往往将多组观测值替换为根据这些观测计算的描述统计量. 在重塑数据时,则会通过修改数据的结构(行与列)来决定数据的组织方式. 样例数据:mtcars 从Motor Trend杂志(1974)提取的,它描述了34种车型的设计和性能特点(气缸数.排量.马力.每加仑汽油行驶的英里数,等等,详细可使用help(mtcars). 一.转置 反转行和列,使用函数t()即可对一个矩阵或数据框进行转置.

学习R语言半年多了,以前比较注重统计方法上的学习,但是最近感觉一些基础知识也很重要.去年的参考资料是<R语言实战>,今年主要是看视频.推荐网易云课堂里的教程,很多资料都是很良心的~ 目前学习的是:R语言数据分析挖掘实战,讲的很全,从基础知识到R语言机器学习的应用. (我是先从后面机器学习开始学的,发现老师在里面用到很多自定义函数.循环,以前在书上看到这些也没有实际操作过,所以赶紧看前面的视频补补课) 今天的例子都很简单啦... 1.while循环 s<-1 i<-0 while(i

R语言入门,弄懂了几个简单的函数,分享一下:R语言排序有几个基本函数: sort():rank():order()sort()是对向量进行从小到大的排序rank()返回的是对向量中每个数值对应的秩order()返回的值表示位置,依次对应的是向量的最小值.次小值.第三小值......最大值举例> data=c(5,6,8,2,4,9)> sort(data)[1] 2 4 5 6 8 9> rank(data)[1] 3 4 5 1 2 6> order(data)[1] 4 5 1

问题描述: 安装包xlsx包后,运行library("xlsx")后弹出错误窗口: RGui (64-bit): Rgui.exe - 系统错误 无法启动此程序,因为计算机中丢失 jvm.dll.尝试重新安装该程序以解决此问题. 在R语言环境中的错误是: 载入需要的程辑包:rJava Error : loadNamespace()里算'rJava'时.onLoad失败了,详细内容: 调用: inDL(x, as.logical(local), as.logical(now), ...)

通过一个综合的例子测试绘图函数 学习的内容是tigerfish老师的教程. 第一节:基本知识 用seq函数产生100位学生的学号. > num = seq(,) > num [] [] [] [] [] [] [] [] [] [] [] [] [] 用runif函数产生100个随机数(随机数是小数),代表课程1的成绩,100个数字,最小值50,最大值100. 该结果是均匀分布,用round函数对其取整. > x1 = round(runif(100,min=50,max=100));

每每以为攀得众山小,可.每每又切实来到起点,大牛们,缓缓脚步来俺笔记葩分享一下吧,please~ --------------------------- 社群划分跟聚类差不多,参照<R语言与网站分析>第九章,社群结构特点:社群内边密度要高于社群间边密度,社群内部连接相对紧密,各个社群之间连接相对稀疏. 社群发现有五种模型:点连接.随机游走.自旋玻璃.中间中心度.标签发现. 评价社群三个指标:模块化指标Q.网络聚类系数.网络密度. 画图有三种方法:直接plot.书中自编译函数.SVG. ----

虽然R语言有类型很丰富的数据结构,但是很多时候数据结构比较复杂,那么基本就会用到list这种结构的数据类型.但是list对象很难以文本的形式导出,因此需要一个函数能快速将复杂的list结构扁平化成dataframe.这里要介绍的就是do.call函数. 这里是do.call 函数的官方文档: do.call {base} R Documentation Execute a Function Call Description do.call constructs and executes a fu

包(Package)是实现特定功能的.预先写好的代码库(library),通俗地说,包是含有函数.数据等的功能模块.R拥有大量的软件包,许多包都是由某一领域的专家编写的,但并不是所有的包都有很高的质量.在使用包之前,最好到社区中了解其他网友的反馈.R预先安装了一系列的基础包,包括base.datasets.utils.grDevices.graphics.stats.以及methods,由于已经预先安装,因此,可以直接使用,提供了系统默认的函数和数据集. 一,包操作 在使用包之前,用户必须把包安

1. 首先就是plot(x,y,...) 参数: x: 所绘图形横坐标构成的对象 y: 所绘图形纵坐标构成的对象 type: 指定所绘图形类型 pch: 指定绘制点时使用的符号 cex: 指定符号的大小.cex是一个数值,表示绘图符号相对于默认大小的缩放倍数. 默认大小为1, 1.5表示放大为默认值的1.5倍, 0.5表示缩小为默认值的50%等. cex.axis: 坐标轴刻度文字的缩放倍数. 类似于cex cex.lab: 坐标轴标签(名称)的缩放倍数,类似于cex cex.main: 标题的

一般在跑耗时较长的程序时,我们不知道程序到底有没有正常跑着,或者在爬虫的时候不知道爬到什么时候断了.因此可以添加进度条来显示当前进度,观察进度是否有进展.当进度条卡住的时候,可以判断程序断线,从而可以进行断点重跑. 在R语言中使用 library(tcltk) 加载 tcltk 包可以实现进度条展示. # 进度条 library(tcltk) u <- 1:2000 # 开启进度条 pb <- tkProgressBar("进度","已完成 %", 0,

数据还有很多没弄好,程序还没弄完全好. > read.xlsx("H:/ProjectPaper/论文/1.xlsx","Sheet1") > item<- read.xlsx("H:/ProjectPaper/论文/1.xlsx","Sheet1") > item<- ts(item,start=c(2014)) > plot.ts(item) > itemdiff<- dif

矩阵是元素布置成二维矩形布局的R对象. 它们包含相同原子类型的元素.尽管我们可以创建只包含字符或只逻辑值的矩阵,但是它们没有多大用处.我们使用的是在数学计算中含有数字元素矩阵. 使用 matrix()函数创建一个矩阵. 语法 R语言中创建矩阵的基本语法是: matrix(data, nrow, ncol, byrow, dimnames) 以下是所使用的参数的说明: data - 是这成为矩阵的数据元素输入向量. nrow - 是要创建的行数. ncol - 要被创建的列的数目. byrow -

列表是R语言中的对象,它包含不同类型的元素,比如 - 数字,字符串,向量和另一个列表等.一个列表还可以包含一个矩阵或一个函数作为它的元素.使用list()函数创建列表. 创建一个列表 下面是一个例子来创建一个包含字符串,数字,向量和逻辑值的列表 # Create a list containing strings, numbers, vectors and a logical values. list_data <- list("Red", "Green",

1.数据的中心化 所谓数据的中心化是指数据集中的各项数据减去数据集的均值. 例如有数据集1, 2, 3, 6, 3,其均值为3 那么中心化之后的数据集为1-3,2-3,3-3,6-3,3-3,即:-2,-1,0,3,0 2.数据的标准化 所谓数据的标准化是指中心化之后的数据在除以数据集的标准差,即数据集中的各项数据减去数据集的均值再除以数据集的标准差. 例如有数据集1, 2, 3, 6, 3,其均值为3,其标准差为1.87 那么标准化之后的数据集为(1-3)/1.87,(2-3)/1.87,(3