ARIMA模型剔除参数后的估计语句用R语言怎么写?

1. ARIMA模型剔除参数后的估计语句用R语言怎么写?

arima(d,order=c(1,2,4),transform.pars=F,fixed=c(NA,NA,0,0,NA))

2. R语言中BP神经网络怎么进行预测新数据

help sim 准备数据集 学习和训练 help train 训练完成后，保存、使用网络 help sim

3. r语言时间序列分析如何将实际值和预测值放在一起

长度:长度格式符为l和h，l表示输入长整型数据(如%ld) 和双精度浮点数(如%lf)。h表示输入短整型数据。
使用scanf函数还必须注意以下几点：
1) scanf函数中没有精度控制，如：scanf("%5.2f",&a);是非法的。不能企图用此语句输入小数为2位的实数。
2) scanf中要求给出变量地址，如给出变量名则会出错。如 scanf("%d",a);是非法的，应改为scnaf("%d",&a);才是合法的。
3) 在输入多个数值数据时，若格式控制串中没有非格式字符作输入数据之间的间隔则可用空格，TAB或回车作间隔。C编译在碰到空格，TAB，回车或非法数据(如对“%d”输入“12A”时，A即为非法数据)时即认为该数据结束。
4) 在输入字符数据时，若格式控制串中无非格式字符，则认为所有输入的字符均为有效字符。
例如：
scanf("%c%c%c",&a,&b,&c);
输入为：
d e f
则把'd'赋予a, ' ' 赋予b,'e'赋予c。

4. 在R中logistic回归，对新的数据做预测出现新的层次，怎么办

在R语言中使用Logistic回归模型：
Logistic模型主要有三大用途：

1）寻找危险因素，找到某些影响因变量的"坏因素"，一般可以通过优势比发现危险因素；
2）用于预测，可以预测某种情况发生的概率或可能性大小；
3）用于判别，判断某个新样本所属的类别。
Logistic模型实际上是一种回归模型，但这种模型又与普通的线性回归模型又有一定的区别：
1）Logistic回归模型的因变量为二分类变量；
2）该模型的因变量和自变量之间不存在线性关系；
3）一般线性回归模型中需要假设独立同分布、方差齐性等，而Logistic回归模型不需要；
4）Logistic回归没有关于自变量分布的假设条件，可以是连续变量、离散变量和虚拟变量；
5）由于因变量和自变量之间不存在线性关系，所以参数(偏回归系数)使用最大似然估计法计算。
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5. spss建立arima模型建模最后一步预测怎么出来的?怎么设预测日期？还有这个结果图怎么看的？

比如你想预测未来五年的，你就把自变量的数据多填5年，其他的什么都不用填，然后依次点击分析，预测，创建模型，保存，选择预测值，下限和上限，你的原数据集里面就会有预测值了

6. 如何引入ARIMA模型进行预测，求通俗语言然后有步骤性的回答。本人数学底子一般。但是逻辑性还行

(一) ARIMA 模型简介
ARIMA 方法是时间序列预测中一种常用而有效的方法, 它是用变量Yt 自身
的滞后项以及随机误差项来解释该变量, 而不像一般回归模型那样用k 个外生变
量X1 , X2 , ⋯, Xk 去解释Yt 。ARIMA 方法能够在对数据模式未知的情况下找到
适合数据所考察的模型, 因而在金融和经济领域预测方面得到了广泛应用。它的
具体形式可表达成ARIMA (p , d , q) , 其中p 表示自回归过程阶数; d 表示差分
的阶数; q 表示移动平均过程的阶数。如果时间序列数据是非平稳的, 则需要对
其进行d 阶差分, 使其平稳化, 然后对平稳化后的序列用ARIMA 建模。

7. R软件里的arima函数里的seasonal参数怎么使用？

举一个例子吧，比如月度的数据，就是周期为12，它有季节影响。
先对其1阶12步差分，通过看acf  pac f看是简单加法模型，还是乘法季节模型

如果是乘法模型那就要对季节部分模拟arima模型 
季节部分的arima是以周期位置的acf pacf 确定其模型参数 ar ma
seasonal=list(order=c(_,1,_)，period=_)周期是默认的

8. 使用ARIMA模型对网络流量进行预测，怎样消除预测值和实际值之间的误差，来提高预测精度？

1 数据
arima一般预测时间序列数据，数据量越多越好，但是如果数据太多反而处理不方便，因此可以选择抽样的方法选择样本来预测
2 波动性
数据波动性较大，或具有季节性的，一般可以用差分，滤波增加数据平稳性，或呈季节性波动的数据可以用季节性ARIMA模型预测。
3 调参
P，d，q，三个参数。差分法画出图后确定d。
画出偏自相关和自相关图，可以确定q和p，然后通过最小信息准则AIC、BIC进行定阶，当出现多组结果时，选择数值最小的一组。
参考资料：网页链接