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arima模型原理及实战

utoegressiventegratedovingverage model),差分整合移动平均自回归模型,ARIMA(p,d,q)中,AR是自回归,p为自回归项数;MA为滑动平均,q为滑动平均项数,d为使之成为平稳序列所做的差分次数(阶数)。“差分”一词虽未出现在ARIMA的英文名称中,却是关键步骤。大致思路就是:1,当前时刻点的取值与之前相邻一个或者多个时刻点自相关,并假设他们满足一个线性关系

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二元逻辑回归(logistic regression)

逻辑回归(logistic regression)

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