时间序列的预测的基本套路
摘要：第一步： 获取到序列，切割序列。这里测试用途可以通过arima.sim来进行模拟，下面的就是模拟一个36个数据，模式为MA（1），系数为0.6的时间序列；然后将序列进行分割，前半部分是序列图，后半部分是待预测验证部分。 set.seed(13256) serias = arima.sim(n=36,
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posted @ 2019-01-13 21:10
01 2019 档案
到底什么是ES索引？
摘要：你会发现，其实在ES里面，索引扮演的角色其实并不是存储，而是“索引”，看起来有点傻，但是其实我之前一直理解索引是存储，其实从命名上可以看出来，索引其实是分片的索引，分片的字典，记录了每个分片的位置，索引范围；当需要查询的时候，可以定位到对应的分片来进行数据操作；最后进行汇总。所以index本质作用就
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posted @ 2019-01-01 18:50
贝叶斯公式
摘要：P(A∩B)和P(A|B)有什么区别？ 这个问题困惑了我这么多年，是最近半年才发现的。前者注意，基数是全部样本数量，后者是B P(A∩B) = AB同时满足的个数/ Num(total) P(A | B) =AB同时满足的个数/ Num(B) 二者分子是一样的，区别在于分母。 贝叶斯是什么思想？ P(h|D) = P(D|h)P(h)/P(D)，这里P(D...
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posted @ 2019-01-01 18:12
关于时间序列
摘要：参数估计 在分析模型参数（系数）的时候，如果发现AR(1)和AR(2)，其中第二个参数非常小，接近0，比如0.0XXX那么就要维持AR(1)的模型，因为对于小系数可以忽略不计。 ARIMA稳态判断 基本思路： 首先判断是AR，MA还是ARMA；判断的依据是是否存在Yt-k，有则必然是AR，在判断是否有et-k，有则必然是MA；在判断是否变形后可以转化为差分形式...
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posted @ 2019-01-01 18:07
R语言入门
摘要：引入R的package（库） 首先是要安装TSA库，TSA是作者自己开发的一套基于R的pacakge，里面包含了函数以及数据；安装的方式是在R的控制台（console）中敲入install.package("TSA") 使用的时候，首先要引入，在书中给的代码中直接上代码，但是要在前面添加上： library(TSA) 否则后面的data(larain)直接报错，找不到数据源；这个和java里面的i...
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posted @ 2019-01-01 18:07
