wps office 的官方下载的入口在哪

　　statsmodels

　　1.1.1 相关系数的概念

wps office 官方下载的网址是什么
　　1.1.2 使用模拟数据计算变量之间的相关系数和绘图

　　

　　output

　　correlation of X and Y is

　　-0.0070692509611224395WPS office的电脑版下载的方法在哪里

　　wps office 官方下载的网址是什么(wps官网最新下载和正版有什么区别吗)

　　output

　　correlation of X and Y is

　　0.9953589318626792

　　

　　output

　　correlation of X and Y is

　　-0.9987776408463028

　　

　　output

　　correlation of X and Y is

　　-0.8357355999573256

　　1.1.3 使用本地数据计算变量之间的相关系数和绘图
WPS office官网最新的下载的网站怎么找
　　output

　　PearsonRResult(statistic=-0.8285038835884277, pvalue=0.021280260007523356)

　　数据文件“ch14_1.xls”下载

　　output

　　time adv sale

　　0 1 35 50

　　1 2 50 100

　　2 3 56 120

　　3 4 68 180

　　4 5 70 175

　　0.9636816932556833

　　1.1.4 使用网上数据计算变量之间的相关系数和绘图

　　output

　　CSV文件已生成。

　　output

　　output

　　

　　1.2.1 应用Python-statsmodels工具作一元线性回归分析

　　数据文件“ch14_3.xls”下载

　　output

　　output

　　

　　1.2.2 应用Python-sklearn工具作一元线性回归分析

　　数据文件“ch14_3.xls”下载

　　output

　　array([[17],

　　[10],

　　[44],

　　[30],

　　[22],

　　[15],

　　[11],

　　[ 5],

　　[31],

　　[36]], dtype=int64)

　　output

　　0 17

　　1 10

　　2 44

　　3 30

　　4 22

　　5 15

　　6 11

　　7 5

　　8 31

　　9 36

　　Name: rs, dtype: int64

　　output

　　回归系数: wps的的官网的下载的地方是多少 [[12.2309863]]

　　截距: [176.2952027]

　　R-squared: 0.9407180505879883

　　预测rs = 40时xse的值为 : [665.53465483]

　　数据文件“ch14_4.xls”下载

　　output

　　output

　　

　　1.3.1 多元回归分析的Python的statsmodels工具应用

　　output

　　output

　　output

　　1.3.2 用scikit-learn工具作多元回归分析

　　output

　　output

　　

　　

　　

　　

　　output

　　output

　　2.1.1 加载包

　　2.1.2 数据读取及预处理

　　数据文件“csh601318_processed.csv”下载

　　output

　　output

　　output

　　output

　　

　　output

　　无法拒绝原假设，认为数据是非平稳的。

　　output

　　一阶差分后序列平稳

　　2.4.3 绘制一阶差分后的时序图

　　

　　2.5.1 绘制原序列自相关图和偏自相关图

　　

　　2.5.2 绘制一阶差分后自相关图和偏自相关图

　　wps的的官网的下载网址

　　2.6.1 按照指定的百分比划分，如：8:2,7:3等

　　output

　　2.6.2 按照指定的日期划分，如：2022-12-31

　　output

　　output

　　我们可以使用 函数来拟合 ARIMA 模型并进行预测。首先，需要确定 ARIMA 模型的参数。可以通过观察 ACF 和 PACF 图来初步选择参数。在这里，我们将选择 ARIMA(1,1,1) 模型。

　　output

　　output

　　WPS office的官网下载的方法在哪里

　　思考：ARIMA在训练集上拟合的比较好，但在测试集上，所有的预测值几乎都相等，为什么？问题出在哪？怎么解决？

　　2.8.1 计算评估指标

　　为了评估模型的预测效果，我们需要计算一些常用的评估指标&#xff0c WPS office电脑版的下载网站;包括均方误差（Mean Squared Error，MSE）、均方根误差（Root Mean Squared Error，RMSE）、平均绝对误差（Mean Absolute Error，MAE）和平均绝对百分误差（Mean Absolute Percentage Error，MAPE）等。

　　这些指标的计算公式如下：

　　其中， 表示真实值， 表示预测值， 表示样本数量。

　　代码如下：

　　output

　　接下来，我们可以，来评估模型是否存在系统性误差。如果模型的残差是随机的、没有规律性，那么说明模型拟合得比较好；如果残差呈现出一定的规律性，那么说明模型还存在一些问题。

　　2.8.2 残差检验

　　(1) 绘制残差图

　　

　　(2) 对残差进行平稳性检验

　　output

　　根据结果，训练集残差ADF 统计量为-8.386454，远小于 1% 的临界值-3.616，因此我们可以拒绝原假设(序列具有单位根非平稳性)，接受备择假设，即序列是平稳的。 P 值为 0，说明序列的单位根非常显著地低于 5% 的显著性水平，进一步支持序列的平稳性。

　　对某股票的历史股价数据进行时序分析和预测，具体步骤如下：

　　1.首先加载相应的包

　　2.数据的读取和初步探索

　　3.平稳性检验

　　4.确定差分阶数

　　5.通过自相关图和偏自相关图来确定拟合模型

　　6.拟合ARIMA模型并进行预测

　　7.对预测结果进行评估

　　本次分析表明，ARIMA模型可以用于股票价格的预测。但是，在实际应用中需要注意，股票价格受到多种因素的影响，仅使用历史价格数据进行预测是不够准确的，需要考虑其他因素的影响。此外，ARIMA模型的预测精度也会受到模型参数的选择和数据质量的影响，需要进行不断的调整和优化wps office的免费版的下载网址是什么(wps官网最新客服电话多少)。