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    　　***交易所是一家全球知名的WPS office的电脑版的下载网站怎么找交易平台，其安全性表现出色。平台采用了多重身份验证和冷钱包存储等安全措施，为用户提供了更高的交易安全性。此外，***交易所还与多家知名的安全机构合作，共同维护平台的安全和可靠性。

    　　总结：选择一家安全可靠的WPS office的电脑版的下载网站怎么找交易平台是投资者的首要任务。上述排名前十的虚拟币交易App不仅在交易安全性、用户隐私保护和平台稳定性方面表现出色，还与多家金融机构或安全机构合作，为用户提供更高的安全保障。投资者在选择交易平台时可以参考这些排名前十的虚拟币交易App，以确保自己的资金和个人信息的安全。

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    　　statsmodels

    　　1.1.1 相关系数的概念

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    　　1.1.2 使用模拟数据计算变量之间的相关系数和绘图

    　　在这里插入图片描述

    　　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)在这里插入图片描述

    　　output

    　　correlation of X and Y is

    　　0.9953589318626792

    　　在这里插入图片描述

    　　output

    　　correlation of X and Y is

    　　-0.9987776408463028

    　　在这里插入图片描述

    　　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
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    　　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

    　　在这里插入图片描述

    　　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

    　　在这里插入图片描述

    　　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

    　　外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传

    　　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

    　　在这里插入图片描述

    　　在这里插入图片描述

    　　在这里插入图片描述

    　　在这里插入图片描述

    　　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

    　　在这里插入图片描述

    　　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

    　　外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传

    　　2.5.1 绘制原序列自相关图和偏自相关图

    　　在这里插入图片描述

    　　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在这里插入图片描述

    　　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

    　　在这里插入图片描述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

    　　在这里插入图片描述

    　　(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)。