时间序列的自相关关系 自相关函数 随机过程的自相关函数 样本的自相关函数 偏自相关函数 随机过程的偏自相关函数 样本的偏自相关函数

摘要：中国是世界上最大的发展中国家，中国股票市场的股票价格是序列相关的，这意味着股票的历史信息可以用来预测未来股价。本文以沪深300指数为实例，以其成交金额、最

在本文中，我们展示了如何使用潜在的马尔可夫模型来定义股票市场中的不同条件，称为市场制度。 政权变化可以用来检测金融危机，查明危机的结束并在某种程度上预测股票市场的未来发展。 该模型适用于2000年1月至2009年7月期间意大利和美国股票市场的月度价格指数变化。

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在了解SSA时候从文献中看到该预测方法，并将其实现，通过简单的案例测试了该方法，并得到较好的预测结果。当然该方法对非平稳序列的预测、长时序预测的效果怎样还未知，需要进一步验证，这里将代码进行整理和分享。

资源包含文件：设计报告word和pdf两个版本+源码及数据 box-cox 变换目标值“price”，解决长尾分布。 删除与目标值无关的列，例如“SaleID”，“name”。这里可以挖掘一下“name”的长度作为新的特征。 异常点处理，删除训练集特有的数据，例如删除“seller”==1 的值。 缺失值处理，分类特征填充众数，连续特征填充平均值。 其他特别处理，把取值无变化的列删掉。 异常值处理，按照题目要求“power”位于 0～600，因此把“power”>600 的值截断至 600，把"notRepairedDamage"的非数值的值替换为 np.nan，让模型自行处理。 详细介绍参考：https://blog.csdn.net/sheziqiong/article/details/125362504

随后进行数据挖掘，得到过往的地震数据，并对挖掘到的数据进行预处理，主要包括数据清洗和可视化操作，以获得对数据的初步认识。本节课，我们将从大数据的角度分析地震相关

从国家数据预测每年的 CO2 排放量 机器学习项目 弗拉迪斯拉夫·托多罗夫 自述文件 内容： 项目介绍 背景和目标 项目结构 内置 所有项目阶段的总结 如何打开 数据集信息 许可证信息 一、项目说明 背景和目标 预测机器学习 (ML) 模型和大量可用数据对于分析气候变化趋势或相关贡献者的发展非常有用。 理论上，国家一年内二氧化碳等温室气体排放量可能取决于特定国家的某些方面。 在此背景下，我开发了一个 ML 项目，旨在分析和预测来自国家特定参数（如经济指标、人口、能源使用、土地使用等）的二氧化碳排放量。 为此，我使用了世界银行集团提供的公开数据集，其中包括以下参数： 国家：全球绝大多数国家 年份：从 1990 年到 2011 年 温室气体排放，如 CO2、CH4、N2O 等 特定于人口的参数：人口计数，城市人口，人口增长等 国家经济指标：GDP、GNI、外商直接投资等。 与土地相关的

股票成交量的马尔科夫链分析与预测

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