R语言动态广义相加模型GAM张量积交互项、傅立叶项、谐波回归分析季节性时间序列航空乘客数据
季节性在真实的时间序列中是非常常见的。
季节性在真实的时间序列中是非常常见的。
本研究旨在帮助客户利用房价数据集进行数据分析,该数据集包含82个变量和2930个数据点。
这是一种拟合稀疏广义加性模型(GAM)的新方法。
采样地点:淮河流域一带,昭平台水库、白龟山水库、燕山水库、石漫滩水库、板桥水库、宿鸭湖水库、博山水库、南湾水库、石山口水库、五岳水库、泼河水库、鲶鱼山水库。
数据量大,数据要进行清洗以及预处理,同时要多方面可视化,要探索多变量对因变量的影响。
数据包含有关葡萄牙“Vinho Verde”葡萄酒的信息。该数据集有1599个观测值和12个变量,分别是固定酸度、挥发性酸度、柠檬酸、残糖、氯化物、游离二氧化硫、总二氧化硫、密度、pH值、硫酸盐、酒精和质量。
我们在研究工作中使用广义加性模型(GAMs)。mgcv软件包是一套优秀的软件,可以为非常大的数据集指定、拟合和可视化GAMs。
本文我们对逻辑回归和样条曲线进行介绍。
环境科学中的许多数据不适合简单的线性模型,最好用广义相加模型(GAM)来描述。<
这篇文章探讨了为什么使用广义相加模型 是一个不错的选择。为此,我们首先需要看一下线性回归,看看为什么在某些情况下它可能不是最佳选择。
我根据泊松Poisson回归、GAM样条曲线模型对一个十字路口的骑自行车者的数量进行预测
电力负荷预测是电网规划的基础,其水平的高低将直接影响电网规划质量的优劣。
本文通过R语言建立广义线性模型(GLM)、多项式回归和广义可加模型(GAM)来预测谁在1912年的泰坦尼克号沉没中幸存下来。
在之前的课堂上,我们已经看到了如何可视化多元回归模型(带有两个连续的解释变量)。
在这里,我们放宽了流行的线性技术的线性假设。
在绘制的时间序列中可以看到两个主要的季节性:每日和每周。我们在一天中有48个测量值,在一周中有7天,因此这将是我们用来对响应变量进行建模的自变量–电力负荷。
通过对用电负荷进行聚类,我们可以提取典型负荷曲线,提高随后的用电量预测的准确性。
每当你发现一个与时间对应的趋势时,你就会看到一个时间序列。
我已经准备了一个文件,其中包含四个用电时间序列来进行分析。数据操作将由data.table程序包完成。
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