预测

R包预测:时间序列和线性模型的预测函数,显示和分析单变量时间序列预测的方法和工具,包括通过状态空间模型和自动ARIMA建模的指数平滑(资料来源:http://r.org/cran项目包)


zbMATH中的参考文献(参考 106篇文章,1标准件)

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  1. 亚历山大比南德尔加恩斯;亚历山大比南德尔加恩斯;亚历山大比南德尔加恩斯;亚历山大比南德尔加恩斯;亚历山大比南德尔加恩斯;亚历山大比南德纳斯;亚历山大比南德拉恩斯;亚历山大比南德尔加恩德斯贾恩德拉米斯;亚历山大康德拉恩斯;亚历山大比南德尔加恩德斯加恩德斯贾恩德斯泰伦德纳斯;贾斯坦德斯凯斯,贾斯泰尔克斯泰伦德拉恩德纳斯;贾斯泰尔加恩德斯泰尔加
  2. Bajalinov,E.;Duleba,Sz.:基于沃尔什变换技术的季节性时间序列预测(2020年)
  3. Basellini,Ugofilippo;Kjærgaard,Søren;Camarda,Carlo Giovanni:预测队列死亡率的死亡年龄分布方法(2020年)
  4. Bildosola,Iñaki;Garechana,Gaizka;Zarrabeitia,Enara;Cilleruelo,Ernesto:战略性新兴技术特征:大数据案例(2020)
  5. Apostolos crossed Carter 2020人口死亡率模型
  6. Esam Mahdi:portes:R软件包,用于时间序列模型中的Portmanteau测试(2020)第十四章
  7. Izhar Asael Alonzo Matamoros,Alicia Nieto Reyes:固定过程正态性的R包(2020)第十四章
  8. Izhar Asael Alonzo Matamoros,Cristian Andres Cruz Torres:varstan:An R package for Bayesian analysis of structured time series models with Stan(2020年)第十四章
  9. 李德贵;罗宾逊,彼得M.;尚汉林:长程相关曲线时间序列(2020)
  10. 李阳;朱正元:基于卷积的全球臭氧数据时空模拟(2020)
  11. Lowther,Aaron P.;Fearnhead,Paul;Nunes,Matthew A.;Jensen,Kjeld:回归SARIMA模型的半自动同步预测选择(2020年)
  12. Neeraj Dhanraj Bokde;Gorm Bruun Andersen:ForecastTB-作为预测方法比较试验台的R包(2020年)第十四章
  13. Nystrup,Peter;Lindström,Erik;Pierson,Pierre;Madsen,Henrik:负荷预测的自相关时间层次结构(2020)
  14. 尚汉林:群结构中预测函数时间序列的动态主成分回归(2020)
  15. Shang,Han Lin;Haberman,Steven:预测群体结构中的多功能时间序列:对死亡率的应用(2020)
  16. Spiliotis,Evangelos;Assimakopoulos,Vassilios;Makridakis,Spyros:自动预测的Theta方法推广(2020年)
  17. Wickramasuriya,Shanika L.;Turlach,Berwin A.;Hyndman,Rob J.:最佳非负预测调节(2020年)
  18. Annette Möller,Jürgen Groß:异方差自回归集合后处理模型的概率温度预测(2019)第十四章
  19. 维托塞尔奎拉;卢伊斯托戈;法比奥平托;卡洛斯索雷斯:预测专家套利(2019年)
  20. Di Gangi,Leonardo;Lapucci,M.;Schoen,F.;Sortino,A.:线性回归中最佳子集选择的有效优化方法及其在自回归时间序列中的模型选择和拟合应用(2019年)