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原创 永远更新的R语言知识储备(想到什么写什么)
R语言怎么又是你？改变数据维数——dim()for循环改变数据类型缺失值？如果报错的话？时间序列时序图和自相关图纯随机检验——Box.test()差分改变数据维数——dim()#简单建一个数据框，取名data2.2a<-c(1,2,3,4)b<-c(5,6,7,8)c<-c(9,10,11,12)data2.2<-data.frame(a,b,c)y<-data.matrix(data2.2)#改成矩阵类型#或者 y<-as.matrix(data2.2
2021-10-16 02:21:06
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原创 用Green函数推导ARMA(1,1)方差/协方差函数
设ARMA(1,1)模型为Xt+ϕ1Xt−1=εt−θ1εt−1X_t+\phi_1X_{t-1}=\varepsilon_t-\theta_1\varepsilon_{t-1}Xt+ϕ1Xt−1=εt−θ1εt−1根据Green函数的递推公式，有：G0=1G1=ϕ1G0−θ1G2=ϕ1G1…Gj=ϕ1Gj−1G_0=1 \\ G_1=\phi_1G_0-\theta_1\\ G_2=\phi_1G_1\\ \dots\\ G_j=\phi_1G_{j-1}G0=1G1=ϕ1G0−θ1
2021-11-05 11:23:57
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原创 MA模型自协方差证明
MA模型的自协方差函数证明∵E(εt)=0∴ cov(Xt,Xt−k)=cov(εt−θ1εt−1−⋯−θqεt−q,εt−k−θ1εt−k−1−⋯−θqεt−k−q)=∑i=0q∑j=0qθiθjcov(εt−i,εt−k−j)=∑i=0q∑j=0qθiθjE(εt−i,εt−k−j)\becauseE(\varepsilon_t)=0\\\therefore\ cov(X_t,X_{t-k})\\=cov(\varepsilon_t-\theta_1\varepsilon_{t-1}-
2021-10-27 16:38:51
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原创 逻辑回归模型 - 股票客户流失预警模型
# 代码汇总# 1.读取数据import pandas as pddf = pd.read_excel('股票客户流失.xlsx')# 2.划分特征变量和目标变量X = df.drop(columns='是否流失') y = df['是否流失']# 3.划分训练集和测试集from sklearn.model_selection import train_test_splitX_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split...
2021-10-15 14:15:37
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空空如也
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