时间序列函数

时间序列分析预测法分为三类： 平滑预测法：采用移动平均和指数平滑方法，平滑原始数据趋势线。 趋势外推预测法：利用历史数据拟合趋势函数，预测未来趋势。 平稳时间序列预测法：估计模型参数，根据历史数据预测未来值。

如果你对股票数据感兴趣，这份压缩包真的值得一看。它从基础的时间序列到高阶的机器学习预测，覆盖面相当广。比如，你能学到如何用ARIMA模型抓住趋势，也能探索用LSTM复杂的非线性数据。压缩包里还提到了如何清洗和预数据，什么缺失值、标准化这种常见问题都有讲到。最关键的是，还了不少实操代码和案例。无论你是想预测股票走势，还是优化投资策略，这份资料都挺适合你。

时间序列数据分析的Matlab实现代码。

利用全国卷烟销量数据，采用R语言进行时间序列分析。分别构建ARIMA季节时间序列模型、Holtwinters指数平滑模型，并评估模型准确性。提供完整R代码和数据集。

resampleX 可重采样时间序列数据，以更改其采样率。它通过使用指定的重采样间隔 alpha 来执行此操作。例如，要将每秒采样 1000 次的数据转换为每秒 1100 次，请使用 alpha = 1000/1100。resampleX 与 MATLAB 的“resample”函数类似，但速度通常更快。

本资源包包含教学PPT和MATLAB实现代码，详细介绍了时间序列的基本理论。时间序列是按时间顺序排列的统计指标数列，主要用于基于历史数据预测未来走势。经济数据通常以时间序列形式呈现，时间单位可以是年、季度、月等。

举例：使用时间序列函数TimekeyttSales Sales_last_year Sales_change 98-1 1100 t- t - …..tt…t... 99-1tt1200tt1100t100 99-2tt1500tt1450t50 99-3tt1700tt1350t250 99-4tt1600tt1700t-100t 99-5tt1800tt1600t200 99-6tt1500tt1450t50 99-7tt1300tt1250t50 99-8tt1400tt1200t SELECT timekey, sales, LAG(sales,12) OVER (ORDER BY t

介绍了针对EEG功率谱多元时间序列的个体或群体的经验正交函数分析(EOF)计算。源码提供了多个版本，适用于不同的上下文，包括只返回第一个EOF和返回所有N个EOF的代码。

MATLAB中的经典时间序列预测方法包括自回归（AR）、移动平均线（MA）、自回归移动平均线（ARIMA）等多种技术。这些方法已经在各行业展示出色的分类和预测能力。在探索更高级的机器学习方法之前，建议首先熟悉这些经典技术，确保数据准备充分且方法正确。详细介绍了每种方法的实现步骤和使用提示，是入门时间序列预测的理想起点。

PostgreSQL 的 Extension 机制，真的挺强大。尤其是在时间序列这块，你可以封装自己的函数，像拼乐高一样，搭出一套好用的时间工具。date_trunc()你肯定用过吧？把它封进一个函数里，让调用变得更直观，省事儿多了。