分解时间序列,就是将一个时间序列拆分成不同的构成元件.一般序列(非季节性序列)包含一个趋势部分和一个不规则部分(也就是随机部分),而如果是一个季节性序列,除以上两个外,还有季节性部分.   在此,我们先讲——非季节性数据的分解.   一个非季节性时间序列包含一个趋势部分和一个不规则部分. 分解时间序列即为试图把时间序列拆分成这些成分,也就是说, 需要估计趋势的和不规则的这两个部分. 为了估计出一个非季节性时间序列的趋势部分, 使之能够用相加模型进行描述, 最常用的方法便是平滑法, 比如计算时间序

R语言分析朝阳医院数据 本次实践通过分析朝阳医院2016年销售数据,得出“月均消费次数”.“月均消费金额”.“客单价”.“消费趋势”等结果,并据此作出可视化图形. 一.读取数据: library(openxlsx) #1.读取目标数据 salesData <-read.xlsx("D:/test/朝阳医院2016年销售数据.xlsx,sheet=1") 二.对数据进行预处理: 1.列名重命名:打开excel表格发现列名都是中文名称,所以这里要对列名进行修改. names(sale

目标:把fitbit的每日运动记录导入到R语言中进行分析,画出统计图表来 已有原始数据:fitbit2014年每日的记录电子表格文件,全部数据点此下载,示例如下: 日期 消耗卡路里数 步 距离 攀爬楼层数 久坐不动的分钟数 不太活跃分钟数 中度活跃分钟数 非常活跃分钟数 2014年4月27日 2736 16581 11.84 7 1111 131 117 81 2014年4月28日 2514 12622 9.01 6 910 136 59 76 2014年4月29日 2231 8357 5.97

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R语言基础:数组和列表 数组(array) 一维数据是向量,二维数据是矩阵,数组是向量和矩阵的直接推广,是由三维或三维以上的数据构成的. 数组函数是array(),语法是:array(dadta, dim),其中data必须是同一类型的数据,dim是各维的长度组成的向量. 1.产生一个三维和四维数组. 例1:xx <- array(1:24, c(3, 4, 2)) #一个三维数组 例2:yy <- array(1:36, c(2, 3, 3, 2)) #一个四维数组   2.dim()函数可

今天看的R语言.做个笔记. 使用R语言读取雅虎財经数据.分析微软公司(股票代码:MSFT)在2015年股价波动超过百分之十的日期. 然后通过检索新闻的方式,看看微软当天有什么新闻发生,导致股价波动. 首先,读入股价信息: getSymbols("MSFT",src="yahoo",from="2015-1-1",to="2015-12-31") 然后使用Cl读取收盘价格,使用Delt函数分析与前一日的差异. 最后,使用plot

  一, R语言所处理的工作层: 解释一下: 最下面的一层为数据源,往上是数据仓库层,往上是数据探索层,包括统计分析,统计查询,还有就是报告 再往上的三层,分别是数据挖掘,数据展现和数据决策. 由上图可知,R语言是可以用于数据挖掘,数据展现,而后领导根据展现的数据来决策,R语言在数据展现的方面,拥有很强大的功能. 二,R语言的数据结构: 包括如下的几项:包括向量,矩阵,数组,数据框,列表和因子 1,向量: 创建向量的方法一共有三种,分别如下: 第一种,使用c()的这个方法: 由于博客中木有R语言

常规读取 一般我们读取文件时都会读取全部的文件然后再进行操作,因为R是基于内存进行计算的. data <- read.table("C:\\Users\\Hider\\Desktop\\test.txt", header = TRUE, encoding = "gbk") 但是当读取的数据量很大的时候,读取的时间会让人捉急,而且会把内存给占满,读完数据之后就不用进行下一步操作了,因为电脑都卡死了. 所以只读取数据的前n行是一个不错的选择,边读取边进行处理. 读

nanana,作为一个不合格的数学专业学生,脑袋不好使,又穷逼,只好学点儿实用的东西,希望能养活自己~~~ 不瞎哔哔,想做数据方面工作的时候在犹豫是学R还是学python,一点儿python基础都没有强行用了一个python爬虫,发现python还是比较的麻烦(但是还是后来还是花了一些时间学了一些python基础的语法,发现python真的很棒,但是总感觉R更加的合适,R真的是比较美妙的东西~~~)所以现在在R的路上飘渺着~~~请多指教啦! 1. R向量 我很喜欢这东西,做大物实验的时候太方便了

预测流程 确定主题.指标.主体.精度.周期.用户.成本和数据七要素. 收集数据.内容划分.收集原则. 选择方法.主要方法有自相关分析.偏相关分析.频谱分析.趋势分析.聚类分析.关联分析.相关分析.互相关分析.典型相关分析.对应分析等. 分析规律.常见的规律有趋势性.周期性.波动性.相关性.相似性.项关联性.段关联性. 建立模型.特征构建.特征选择.算法选择(可理解性.性能.数据要求).构建模型(分割数据集).测试模型.模型优化.评估效果.发布模型. 分析方法 自相关分析,同一时间序列在不同时刻的

2.1预测流程 从确定预测主题开始,一次进行数据收集.选择方法.分析规律.建立模型.评估效果直到发布模型. 2.2.1确定主题 (1)指标:表达的是数量特征,预测的结果也通常是通过指标的取值来体现. (2)主体:预测研究的对象. (3)精度:预测能够达到的准确水平. (4)周期:在预测工作开始前,需要明确预测结果的时间跨度,或叫做周期. (5)用户: (6)成本: (7)数据: 2.1.2收集数据 内容划分 收集原则 :全面覆盖.质量良好.周期一致.粒度(粒度可以理解为事物的层次)对称.持续生产

1.读取数据 > bank=read.table("bank-full.csv",header=TRUE,sep=";") > 2.查看数据结构 > bank=read.table("bank-full.csv",header=TRUE,sep=",") > str(bank) obs. variables: $ age : ... $ job : Factor w levels "admin

特征构建技术 特征变换,对原始的某个特征通过一定的规则或映射得到新特征的方法,主要方法包括概念分层.标准化.离散化.函数变换以及深入表达.特征变换主要由人工完成,属于比较基础的特征构建方法. 概念分层,缩减离散数据的方法,比如分段. 标准化,即无量纲处理.有线性标准化(极差标准化.z-score标准化[正态分布].小数定标标准化).非线性标准化(对数标准化.小数标准化[可能还会有什么指数标准化?]) 离散化(分箱法[按某规则存放在不同的箱中,课以按数量和区间分],熵离散法[没搞懂]),规则离散法

本例使用forecast包中自带的数据集wineind,它表示从1980年1月到1994年8月, 由葡萄酒生产商销售的容量不到1升的澳大利亚酒的总量.数据示意如下: #观察曲线簇 len=1993-1980+1 data0=wineind[1:12*len] range0=range(data0)+c(-100,100) plot(1:12,1:12,ylim=range0,col='white',xlab="月份",ylab="销量") for(i in 1:le

包括2.2—2.6中间的习题,2.2的习题中第三问和第四问,应该有其他的解答方法,但我看他的题目,似乎是在A和B的基础上进行,所以就选择了使用for循环的方法 做着习题,又不断查着书,这样,书籍也熟悉了,习题也做完了,感觉特别爽的还是... 解答:上面题目中第二小问是个错误的,改写成D=A ,才有下面的答案 (1)(2)(3): (4): (5): 2.3题答案: 2.4题答案: 2.5题的答案: 完成的答案如下图所示: 1,生成纯文本和csv,并读取 2,使用excel打开生成的csv

I would like to make a new data frame which only includes common rows of two separate data.frame. example: data.frame 1 1 id300 2 id2345 3 id5456 4 id33 5 id45 6 id54 data.frame2 1 id832 2 id300 3 id1000 4 id45 5 id984 6 id5456 7 id888 So I want my o

老师简介: Gino老师,即将步入不惑之年,早年获得名校数学与应用数学专业学士和统计学专业硕士,有海外学习和工作的经历,近二十年来一直进行着数据分析的理论和实践,数学.统计和计算机功底强悍. 曾在某一世界500强公司核心部门担任高级主管负责数据建模和分析工作,在实践中攻克统计建模和数据分析难题无数,数据处理与分析科学精准,在实际应用中取得良好的效果. Gino老师担任数据分析培训师多年,探索出一套以实例讲解带动统计原理理解和软件操作熟悉的方法,授课的学生能迅速理解统计原理并使用统计软件独立开展数

1.R语言重要数据集分析研究需要整理分析阐明理念? 上一节讲了R语言作图,本节来讲讲当你拿到一个数据集的时候如何下手分析,数据分析的第一步,探索性数据分析. 统计量,即统计学里面关注的数据集的几个指标,常用的如下:最小值,最大值,四分位数,均值,中位数,众数,方差,标准差,极差,偏度,峰度 先来解释一下各个量得含义,浅显就不说了,这里主要说一下不常见的 众数:出现次数最多的 方差:每个样本值与均值的差得平方和的平均数 标准差:又称均方差,是方差的二次方根,用来衡量一个数据集的集中性 极差:最大值

转载生信技能树 https://mp.weixin.qq.com/s/JB_329LCWqo5dY6MLawfEA TCGA数据源 - R包RTCGA的简单介绍 - 首先安装及加载包 - 指定任意基因从任意癌症里面获取芯片表达数据 - 绘制指定基因在不同癌症的表达量区别boxplot - 更多boxplot参数 - 指定任意基因从任意癌症里面获取测序表达数据 - 用全部的rnaseq的表达数据来做主成分分析 - 用5个基因在3个癌症的表达量做主成分分析 - 用突变数据做生存分析 - 多个基因在多

利用R语言中的quantmod包和fBasics对股票数据的获取和简要的分析, 通过获取的数据进行典型图像绘制,使用JB正态性检验来检验是否服从于正态分布. 前提概要:quantmod 包默认是访问 yahoo finance 的数据,其中包括上证和深证的股票数据,还有港股数据.上证代码是 ss,深证代码是 sz,港股代码是 hk比如茅台:6000519.ss,万科 000002.sz,长江实业 0001.hk在R的控制台里使用如下命令:> library(quantmod)> setSymb