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R airpassengers 时间序列分析 + 季节性趋势图
R语言用LOESS(局部加权回归)季节趋势分解（STL）进行时间序列异常检测
原文链接：http://tecdat.cn/?p=22632 原文出处：拓端数据部落公众号 这篇文章描述了一种对涉及季节性和趋势成分的时间序列的中点进行建模的方法。我们将对一种叫做STL的算法进行研究，STL是 "使用LOESS(局部加权回归)的季节-趋势分解 "的缩写，以及如何将其应用于异常检测。 其基本手把手教你用Python进行时间序列分解和预测
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文章目录 一、时间序列介绍1.时间序列分析介绍2.时间序列分解 二、平稳性和时间序列平滑1.稳定性和自相关2.时间序列平滑（1）移动平均法（2）指数平均法 三、ARMA模型1.ARMA模型2.ARIMA和SARIMA模型ARIMASARIMA 四、深度学习和存活分析预测1.用于预测的深度学习2.生存分析 参