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2018年6月30日
数据预处理:数据探索与数据清洗(缺失值+异常值)、数据集成+数据规约+数据变换
摘要: 一.基本概述 数据探索与数据清洗没有严格的先后顺序,经常在一个阶段进行。 数据探索 数据质量分析(与数据清洗密切相关) 数据特征分析(分布/对比/周期/相关性/描述性统计分析/常见统计量等) 数据清洗 缺失值处理 异常值处理 二.数据探索 1.描述性统计分析定性变量 频率 频数 定量变量 集中趋势的
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posted @ 2018-06-30 13:49 许愿瓶666666
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时间序列分析六:截面数据和时序数据结合的多变量时序分析
摘要: 。。。。。。。。。。。。。
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posted @ 2018-06-30 12:30 许愿瓶666666
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时间序列分析五:基于AR的多变量时序分析
摘要: 一.基本概述 二.向量自回归模型(VAR) 三.结构向量自回归模型(SVAR) 四.向量误差修正模型(VECM)
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posted @ 2018-06-30 12:29 许愿瓶666666
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时间序列分析四:基于回归的多变量时序分析
摘要: 一.基本概述 二.含虚拟变量的回归模型 三.基于线性回归的协整和误差修正模型(ECM)
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posted @ 2018-06-30 12:27 许愿瓶666666
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