以时间序列聚合妙级数据.ipynb

R语言代码本人亲测可以跑ARIMA和SVM组合预测ARIMA与SVM模型各有优缺点，但由于分别对线性模型及非线性模型处理具有优势，他们之间存在优势互补，因此，二者组合起来进行价格预测，可能会收到较好结

课程课件,很好用,作者北京大学李东风老师

总结的时间序列分析期末考试复习内容

作业

时间序列是一段时间内的一系列观察结果xt。通常情况下,观测可以在整个时间间隔内进行,在一个时间间隔或固定的时间点随机采样。不同类型的时间采样需要不同的数据分析方法。

时间序列案例分析

机器学习的教学类PPT，记录了相关原理以及调参方法，还有股票预测的事例

这是一份讲解ARIMA模型的PPT，详细讲解了从开始到最后的分析流程，

《应用时间序列分析》北京大学出版社配套PPT

时序数据与一般统计数据的异这是一些有严格先后顺序的数据，前后往往存在相承的关系，而非独立的。方法从因果关系出发的回归分析传统的时间序列分析方法随机过程理论分析方法频域分析方法