Tennis1-data-viz 澳大利亚网球公开赛数据可视化-数据探索和静态可视化设计该任务旨在设计静态可视化,以传达所提供的10年职业网球澳大利亚公开赛决赛比赛数据的故事。 R用于通过某些库(ggplot2,ggimage,ggrepel)处理,分析和可视化数据。 我还应用了D3.js,并在图表中添加了一些交互功能
2022-06-19 01:55:26 8.76MB HTML
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可用于电价预测和负荷预测,时间间隔为半小时,包括从2006年1月1日到2011年1月1日的数
2022-05-25 11:41:52 5.06MB 负荷预测
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澳洲雨 通过在目标变量RainTomorrow上训练分类模型来预测第二天的降雨。
2022-05-22 13:20:17 3.84MB Python
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由于真实收益变动过程的不可观察性,因此在波动率预测评估中最具挑战性的问题之一是为事后波动率找到准确的基准指标。 本文使用澳大利亚股票市场的超高频数据来构建无偏的事后波动率估计量,然后将其用作评估各种实际波动率预测策略(基于GARCH类模型)的基准。 这些预测策略可允许创新的偏斜分布,并在标准GARCH波动率模型之外使用各种估计窗口。 在样本外测试中,我们发现,与使用基于稀疏采样的日内数据的实际波动率相比,使用无偏后波动率估计量,可以系统地减少所有模型规格的预测误差。 特别是,我们显示出三种基准预测模型在回报率和估计窗口分布不同的情况下胜过大多数修改后的策略。 比较三种标准的GARCH类模型,我们发现非对称功率ARCH(APARCH)模型在正常和金融动荡时期均表现出最佳的预测能力,这表明APARCH模型具有捕获Leptokurtic收益和典型波动率特征的能力。澳大利亚股市。
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Machine-Learning-with-Python:使用机器学习预测澳大利亚的降雨量
2022-04-28 18:10:24 1.1MB JupyterNotebook
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国际海道测绘组织澳大利亚浅水多波束比测数据
2022-04-08 19:06:23 3.03MB 声学遥感
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澳大利亚电视直播源 m3u 格式
2022-04-06 03:02:15 8KB m3u
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专题复习学案10日本俄罗斯澳大利亚.doc
2022-01-08 21:03:01 212KB
派鹏克-澳大利亚智能化掘锚机导向系统.pptx
2021-12-27 22:01:17 46.48MB 掘锚机
MuttonTimeSeries:利用澳大利亚羊肉统计局提供的历史数据,应用SARIMA建模方法,并使用ADF,PADF,BIC,EACF等诊断工具进行验证,以深入了解来年将要生产的羊肉的数量和趋势
2021-12-23 09:34:30 3.19MB
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