在R中查找和可视化1个滞后自相关，以一次在R中进行大量变量
因此，我有一个很大的数据集用于股票回报。具体来说，它包含4列，一列，带有股票名称，日期，退货和滞后回报。我想要的是以某种方式说明有多少与1滞后…
如何在Python中省略自相关绘图时的0滞后？ （StatsModels）
我正在尝试处理Python中的自相关，并正在使用StatsModels的Plot_acf和PACF。 我想绘制看起来像StatsModels的数字的数字。所以我别无选择，只能使用这…
如何分析hetreoskedastic的连续数据并在r中自动相关
我的数据是异源性且自相关的数据。预测因子和响应是连续变量。使用Quantreg软件包，我可以考虑异方差，但我不确定如何考虑自相关。作为分位数回归的假…
如何在不指定期间的情况下分解数据中存在多个周期性？
我试图将信号中存在的周期性分解为其各个组件，以计算其时间周期。 说以下是我的示例信号： t_week = np.linspace(1,480, 480) t_weekend=np.linsp…
如何确定时间序列数据中存在的多个周期性？
我的目标是检测时间序列波形中存在的各种季节性及其时间段。 我目前正在使用以下数据集： https://www.kaggle.com/rakannimer/air-passengers 目前，…
用“时间”拟合广义线性混合效应模型是否有效？作为连续固定效应，但分类随机效应？
我想使用 R 包 glmmTMB 中的 AR1 相关结构来拟合广义线性混合效应模型。检查文档后 ...似乎“时间”必须作为随机效应分量的一个因素进行拟合，即 glmm…
Ising模型Python中的自相关函数
我正在尝试按照此 。本讲义中的自相关函数定义为 this 并且图表应类似于 此具有较小的标准偏差。这是我的代码： def computeAutocorrelation(Q_list,t…
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