sách gpt4 ai đã đi

Sự khác biệt giữa lm(dữ liệu ~ thời gian) và tslm(dữ liệu ~ xu hướng) là gì?

In lại 作者:行者123 更新时间:2023-12-05 04:08:06 28 4
mua khóa gpt4 Nike

我观察到两种方法的结果不同。为什么是这样?我知道 lm 上发生了什么,但无法弄清楚 tslm 上发生了什么。

> library(forecast)
> set.seed(2)
> tts <- ts(100*runif(1200)+seq(1:1200)*0.1, frequency=12, start=c(2000,1))
> lm(tts~time(tts))

Call:
lm(formula = tts ~ time(tts))

Coefficients:
(Intercept) time(tts)
-2400.365 1.225

> tslm(tts~trend)

Call:
tslm(formula = tts ~ trend)

Coefficients:
(Intercept) trend
48.9350 0.1021

1 Câu trả lời

运行以下三个命令:

predict(lm(tts~time(tts)))
predict(tslm(tts~time(tts)))
all.equal(predict(lm(tts~time(tts))), predict(tslm(tts~trend)))

您会说服自己它们是相同的。如果输出相同,则 lm 回归的 X 变量,即

time(tts) 

必须是线性变换

trend

最简单的猜测:

tmp <- time(tts)*12
lm(tts~tmp)

具有与tslm系数相同的系数。所以趋势就是

12*time(tts)

即趋势是自第 0 年以来耗时的(整数)计数,以月为单位。 time(tts) 是从第 0 年开始耗时,以年为单位。

关于r - lm(数据~时间)和tslm(数据~趋势)有什么区别,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/48054150/

28 4 0
行者123
Hồ sơ cá nhân

Tôi là một lập trình viên xuất sắc, rất giỏi!

Nhận phiếu giảm giá Didi Taxi miễn phí
Mã giảm giá Didi Taxi
Giấy chứng nhận ICP Bắc Kinh số 000000
Hợp tác quảng cáo: 1813099741@qq.com 6ren.com