【原创】r语言股票价格回归分析报告论文
【原创】基于R语言的lmer混合线性回归模型数据分析报告论文(含代码数据)
咨询QQ：3025393450有问题百度搜索“”就可以了欢迎登陆官网：/datablog基于R语言的lmer混合线性回归模型数据分析报告来源：大数据部落| 有问题百度搜索“”就可以了混合模型适合需求吗？混合模型在很多方面与线性模型相似。
它估计一个或多个解释变量对响应变量的影响。
混合模型的输出将给出一个解释值列表，其效应值的估计值和置信区间，每个效应的p值以及模型拟合程度的至少一个度量。
如果您有一个变量将您的数据样本描述为您可能收集的数据的子集，则应该使用混合模型而不是简单的线性模型。
什么概率分布最适合数据？假设你已经决定要运行混合模型。
接下来你要做的是找到最适合你的数据的概率分布。
咨询QQ：3025393450有问题百度搜索“”就可以了欢迎登陆官网：/datablog＃lnorm表示对数正态qqp （recog $ Aggression.t，“lnorm”）＃qqp要求估计负二项式，泊松＃和伽玛分布的参数。
可以使用fitdistr ＃函数生成估计值。
咨询QQ：3025393450有问题百度搜索“”就可以了欢迎登陆官网：/datablog咨询QQ：3025393450有问题百度搜索“”就可以了欢迎登陆官网：/datablog查看我使用qqp生成的图。
y轴表示观察值，x轴表示由分布模拟的分位数。
红色的实线表示完美的分布拟合，虚线的红色线条表示完美的分布拟合的置信区间。
如何将混合模型拟合到数据数据是正常分布的如果你的数据是正态分布的，你可以使用线性混合模型（LMM）。
您将需要加载lme4软件包并调用lmer函数。
咨询QQ：3025393450有问题百度搜索“”就可以了欢迎登陆官网：/datablog如果你的数据不正常分布用于估计模型中效应大小的REML和最大似然方法会对数据不适用正态性假设，因此您必须使用不同的方法进行参数估计。
结束：了解你的数据在熟悉数据之前，您无法真正了解哪些分析适合您的数据，熟悉这些数据的最佳方法是绘制它们。
【原创】R语言k-Shape时间序列聚类方法对股票价格时间序列聚类数据分析报告论文(含代码数据)
咨询QQ：3025393450有问题百度搜索“”就可以了欢迎登陆官网：/datablogR语言k-Shape时间序列聚类方法对股票价格时间序列聚类数据分析报告来源：大数据部落| 有问题百度一下“”就可以了这次，我们将使用k-Shape时间序列聚类方法检查与我们有业务关系的公司的股票收益率的时间序列。
企业对企业交易和股票价格在本研究中，我们将研究具有交易关系的公司的价格变化率的时间序列的相似性，而不是网络结构的分析。
由于特定客户的销售额与供应商公司的销售额之比较大，当客户公司的股票价格发生变化时，对供应商公司股票价格的反应被认为更大。
k-Shapek-Shape [Paparrizos和Gravano，2015]是一种关注时间序列形状的时间序列聚类方法。
在我们进入k-Shape之前，让我们谈谈时间序列的不变性和常用时间序列之间的距离。
时间序列距离测度欧几里德距离（ED）和动态时间扭曲（DTW）通常用作距离测量值，用于时间序列之间的比较。
咨询QQ：3025393450有问题百度搜索“”就可以了欢迎登陆官网：/datablog两个时间序列x =（x1，...，xm）和y =（y1，...，ym）的ED，其中m是系列的长度如下。
DTW是ED的扩展，允许局部和非线性对齐。
k-Shape提出称为基于形状的距离（SBD）的距离。
k-Shape算法k-Shape聚类侧重于缩放和移位的不变性。
k-Shape有两个主要特征：基于形状的距离（SBD）和时间序列形状提取。
SBD互相关是在信号处理领域中经常使用的度量。
使用FFT（+α）代替DFT来提高计算效率。
归一化互相关（系数归一化）NCCc是互相关系列除以单个系列自相关的几何平均值。
检测NCCc最大的位置ω。
咨询QQ：3025393450有问题百度搜索“”就可以了欢迎登陆官网：/datablogSBD取0到2之间的值，两个时间序列越接近0就越相似。
形状提取通过SBD找到时间序列聚类的质心向量有关详细的表示法，请参阅文章。
二级市场股票价格影响因素辨析——基于R的多元线性回归
二级市场股票价格影响因素辨析——基于R的多元线性回归摘要：二级市场中的股票价格是受多种因素共同影响的结果。
本文利用R语言进行多元线性回归分析，以揭示二级市场股票价格的影响因素并辨析其相对贡献。
通过对某市场的股票价格数据进行实证分析，得出了股票价格受公司基本面、宏观经济指标和市场情绪等多个因素的影响，并对各因素的贡献程度进行了诠释。
关键词：二级市场、股票价格、多元线性回归、公司基本面、宏观经济指标、市场情绪一、引言二级市场中的股票价格是市场供求干系的反映，也是市场参与者行为与市场情绪的集中体现。
股票价格的波动不仅受到公司基本面的影响，还受到宏观经济指标和市场情绪等多种因素的综合影响。
了解股票价格的影响因素及其相对贡献，对于投资者制定投资策略和风险管理具有重要意义。
因此，本文旨在利用R语言进行多元线性回归分析，辨析二级市场股票价格的影响因素，并对各因素的贡献程度进行诠释。
二、探究方法本文接受多元线性回归的方法，以某市场的股票价格为因变量，公司基本面、宏观经济指标和市场情绪等因素为自变量。
利用R语言进行数据处理和回归分析，通过检验各因素的显著性和诠释度，辨析各因素对股票价格的影响程度。
三、数据收集与处理本文选择了一定范围内的股票价格数据、相关的公司基本面指标、宏观经济指标和市场情绪指标作为探究数据。
通过数据清洗和处理，得到完整的可供分析的数据集。
四、实证分析结果通过对收集的数据进行多元线性回归分析，得到了如下实证分析结果：4.1 公司基本面对股票价格的影响：公司基本面是股票价格的重要因素之一。
本文选择了几个关键的公司基本面指标，如市盈率、净资产收益率等进行分析。
实证结果显示，公司基本面指标和股票价格存在显著的正相关干系，即公司基本面越好，股票价格越高。
4.2 宏观经济指标对股票价格的影响：宏观经济指标反映了整个经济环境的状况，对股票价格也有一定的影响。
本文选取了一些代表性的宏观经济指标，如GDP增长率、CPI指数等进行了分析。
R语言回归模型项目分析报告论文
R语言回归模型项目分析报告论文摘要本文旨在介绍并分析一个使用R语言实现的回归模型项目。
该项目主要探究了自变量与因变量之间的关系，并利用R语言的回归模型进行了预测和估计。
本文将首先介绍项目背景和数据来源，接着阐述模型的构建和实现过程，最后对结果进行深入分析和讨论。
一、项目背景和数据来源本项目的目的是探究自变量X1、X2、X3等与因变量Y之间的关系。
为了实现这一目标，我们收集了来自某一领域的实际数据，数据涵盖了多个年份和多个地区的情况。
数据来源主要是公开可用的数据库和相关文献。
在数据处理过程中，我们对缺失值、异常值和重复值进行了适当处理，以保证数据的质量和可靠性。
二、模型构建和实现过程1、数据预处理在构建回归模型之前，我们对数据进行预处理。
我们检查并处理缺失值，采用插值或删除的方法进行处理；我们检测并处理异常值，以防止其对回归模型产生负面影响；我们进行数据规范化，将不同尺度的变量转化为同一尺度，以便于回归分析。
2、回归模型构建在数据预处理之后，我们利用R语言的线性回归函数lm()构建回归模型。
我们将自变量X1、X2、X3等引入模型中，然后通过交叉验证选择最佳的模型参数。
我们还使用了R-squared、调整R-squared、残差标准误差等指标对模型性能进行评价。
3、模型实现细节在构建回归模型的过程中，我们采用了逐步回归法（stepwise regression），以优化模型的性能。
逐步回归法是一种回归分析的优化算法，它通过逐步添加或删除自变量来寻找最佳的模型。
我们还使用了R语言的arima()函数进行时间序列分析，以探究时间序列数据的规律性。
三、结果深入分析和讨论1、结果展示通过R语言的回归模型分析，我们得到了因变量Y与自变量X1、X2、X3等之间的关系。
我们通过表格和图形的方式展示了回归分析的结果，其中包括模型的系数、标准误差、t值、p值等指标。
我们还提供了模型的预测值与实际值之间的比较图，以便于评估模型的性能。
【原创】R使用LASSO回归预测股票收益论文(代码数据)
咨询QQ：3025393450有问题百度搜索“”就可以了欢迎登陆官网：/datablogR使用LASSO回归预测股票收益数据分析报告来源：大数据部落使用LASSO预测收益1.示例只要有金融经济学家，金融经济学家一直在寻找能够预测股票收益的变量。
对于最近的一些例子，想想Jegadeesh和Titman（1993），它表明股票的当前收益是由前几个月的股票收益预测的，侯（2007），这表明一个行业中最小股票的当前回报是通过行业中最大股票的滞后回报预测，以及Cohen和Frazzini （2008），这表明股票的当前回报是由其主要客户的滞后回报预测的。
两步流程。
当你考虑它时，找到这些变量实际上包括两个独立的问题，识别和估计。
首先，你必须使用你的直觉来识别一个新的预测器，然后你必须使用统计来估计这个新的预测器的质量：咨询QQ：3025393450有问题百度搜索“”就可以了欢迎登陆官网：/datablog但是，现代金融市场庞大。
可预测性并不总是发生在易于人们察觉的尺度上，使得解决第一个问题的标准方法成为问题。
例如，联邦信号公司的滞后收益率是2010 年10月一小时内所有纽约证券交易所上市电信股票的重要预测指标。
你真的可以从虚假的预测指标中捕获这个特定的变量吗？2.使用LASSOLASSO定义。
LASSO是一种惩罚回归技术，在Tibshirani（1996）中引入。
它通过投注稀疏性来同时识别和估计最重要的系数，使用更短的采样周期- 也就是说，假设在任何时间点只有少数变量实际上很重要。
正式使用LASSO意味着解决下面的问题，如果你忽略了惩罚函数，那么这个优化问题就只是一个OLS 回归。
惩罚函数。
但是，这个惩罚函数是LASSO成功的秘诀，允许估算器对最大系数给予优先处理，完全忽略较小系数。
为了更好地理解LASSO如何做到这一点，当右侧变量不相关且具有单位方差时。
一方面，这个解决方案意味着，如果OLS估计一个大系数，那么LASSO将提供类似的估计。
R语言房价回归预测案例报告 附代码数据
【原创】R语言报告论文（附代码数据）
有问题到淘宝找“大数据部落”就可以了
R语言房价回归预测案例报告首先，我们加载数据和必要的软件包：
1
1.
上面绘制的房屋年龄分布是非常正确的。
2.我们看到三个峰值，表明分布是多模态的。
这个数据集中的大部分房子（约140个）都是
10-15岁。
第二类房屋（约80人）年龄在55-60岁之间，分布右边的第三类房屋（约37户）的年龄在90-95岁之间。
这可能表示指定期间房地产业务的繁荣。
3.分配表明，超过45％的房屋建于不到45年前。
2
【原创】R语言报告论文（附代码数据）
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##计算由邻居分组并存储在数据框中的所有中央和传播统计数据。
ames_stats<-ames_train%>%group_by(Neighborhood)%>%summarise(Min=min(price, na.rm=TRUE), Mean=me。
【原创】在R语言中实现Logistic逻辑回归数据分析报告论文(代码+数据)
咨询QQ：3025393450有问题百度搜索“”就可以了欢迎登陆官网：/datablog在R语言中实现Logistic逻辑回归数据分析报告来源：大数据部落|原文链接/?p=2652逻辑回归是拟合回归曲线的方法，当y是分类变量时，y = f（x）。
典型的使用这种模式被预测Ÿ给定一组预测的X。
预测因子可以是连续的，分类的或两者的混合。
R中的逻辑回归实现R可以很容易地拟合逻辑回归模型。
要调用的函数是glm()，拟合过程与线性回归中使用的过程没有太大差别。
在这篇文章中，我将拟合一个二元逻辑回归模型并解释每一步。
数据集我们将研究泰坦尼克号数据集。
这个数据集有不同版本可以在线免费获得，但我建议使用Kaggle提供的数据集，因为它几乎可以使用（为了下载它，你需要注册Kaggle）。
数据集（训练）是关于一些乘客的数据集合（准确地说是889），并且竞赛的目标是预测生存（如果乘客幸存，则为1，否则为0）基于某些诸如服务等级，性别，年龄等特征。
正如您所看到的，我们将使用分类变量和连续变量。
咨询QQ：3025393450有问题百度搜索“”就可以了欢迎登陆官网：/datablog数据清理过程在处理真实数据集时，我们需要考虑到一些数据可能丢失或损坏的事实，因此我们需要为我们的分析准备数据集。
作为第一步，我们使用该函数加载csv数据read.csv()。
确保参数na.strings等于c("")使每个缺失值编码为a NA。
这将帮助我们接下来的步骤。
training.data.raw < - read.csv（'train.csv'，header = T，na.strings = c（“”））现在我们需要检查缺失的值，并查看每个变量的唯一值，使用sapply()函数将函数作为参数传递给数据框的每一列。
sapply（training.data.raw，function（x）sum（is.na（x）））PassengerId生存的Pclass名称性别0 0 0 0 0 年龄SibSp Parch票价177 0 0 0 0 小屋着手687 2 sapply（training.data.raw，函数（x）长度（unique（x）））PassengerId生存的Pclass名称性别891 2 3 891 2 年龄SibSp Parch票价89 7 7 681 248 小屋着手148 4对缺失值进行可视化处理可能会有所帮助：Amelia包具有特殊的绘图功能missmap()，可以绘制数据集并突出显示缺失值：咨询QQ：3025393450有问题百度搜索“”就可以了欢迎登陆官网：/datablog咨询QQ：3025393450有问题百度搜索“”就可以了欢迎登陆官网：/datablog可变机舱有太多的缺失值，我们不会使用它。
【原创】R语言数据挖掘预测模型的股票交易系统
4基于数据挖掘预测模型的股票交易系统根据上市保险公司的业务分析和财务分析来看，对投资者来投资中国平安的价值最高，由于实验运行时间较长，数据挖掘分析的方法相同，与选择哪家上市保险公司历史交易数据无关。
本文选择了中国人寿历史交易数据进行了数据挖掘与分析。
4.1数据来源本文所用数据为中国人寿（601628）历史交易数据，数据来源于雅虎财经网站（网址：https:// ）。
获取方法为如下R 代码：library(tseries)CLI_Web_1 <- as.xts(get.hist.quote("601628.ss",start="2007-01-09",quote=c("Open", "High", "Low", "Close","V olume","AdjClose")))head(CLI_Web_1)并将所下载数据转换为R 中的时间序列对象（xts 对象），本实验的数据开始时间为2007年1月9日，结束时间为2016年6月4日。
4.2建模过程4.2.1数据处理用R 函数colnames 将下载数据整理成如下统一格式：Open High Low Close V olume Adjusted2007-01-09 37.00 40.20 37.00 38.93 319018900 34.162007-01-10 39.80 40.30 38.72 39.46 68610200 34.632007-01-11 38.80 39.60 37.01 38.29 43902500 33.602007-01-12 37.79 39.74 37.50 39.50 42177400 34.662007-01-15 39.82 43.45 38.95 43.45 56131900 38.132007-01-16 45.28 46.88 44.06 45.05 44567700 39.534.2.2 定义数据挖掘任务本模型所要解决的数据挖掘任务为预测任务。
【原创】r语言房价回归分析代码
data=read.table("data.txt",header=T)head(data)## case Taxes Beds Baths New Price Size## 1 1 3104 4 2 0 279900 2048## 2 2 1173 2 1 0 146500 912## 3 3 3076 4 2 0 237700 1654## 4 4 1608 3 2 0 200000 2068## 5 5 1454 3 3 0 159900 1477## 6 6 2997 3 2 1 499900 3153# A. Please open the dataset, omit any missing values, and name it myda ta.mydata=na.omit(data)# Bplot(mydata[,-1])# C. Using -ggplot- suitecolnames(mydata)## [1] "case""Taxes""Beds""Baths""New""Price""Size"library(ggplot2)ggplot(mydata, aes(x = Size, y = Price)) + geom_point(aes( )) +geom_smooth()ggplot(mydata, aes(x = Taxes, y = Price)) +geom_point(aes( )) +geom_smooth()# D. Do your visualizations show a positive, negative,# or no relationship?# E. Is there evidence that you may need to transform any of your varia bles? Why? Motivate# your answer by showing any relevant statistics or graphsggplot(mydata, aes(x =(Size) , y =log(Price))) +geom_point(aes( )) +geom_smooth()ggplot(mydata, aes(x = (Taxes), y =log(Price))) + geom_point(aes( )) +geom_smooth()attach(mydata)cor(Taxes,Price)## [1] 0.8419802cor( (Taxes)^2 , (Price))## [1] 0.856277# F. Transform any variables as necessary. Explain your decisions. If y ou transformed any# of the variables, make additional visualizations of the relationship between the new# variable and the dependent variableggplot(mydata, aes(x = (Taxes^2), y =log(Price))) +geom_point(aes( )) +geom_smooth()# G. Estimate the correlation between any continuous independent variab les and the dependent variable.# What do they mean?cor(data[,-1])## Taxes Beds Baths New Price Size ## Taxes 1.0000000 0.47392873 0.5948543 0.38087410 0.8419802 0.8187958 ## Beds 0.4739287 1.00000000 0.4922224 0.04931556 0.3939570 0.5447831## Baths 0.5948543 0.49222235 1.0000000 0.25148095 0.5582533 0.6582247 ## New 0.3808741 0.04931556 0.2514810 1.00000000 0.4732608 0.3843277 ## Price 0.8419802 0.39395702 0.5582533 0.47326080 1.0000000 0.8337848 ## Size 0.8187958 0.54478311 0.6582247 0.38432773 0.8337848 1.0000000 # H. Fit a multiple regression to the data. Notice that your coefficien ts are really large, as# the dependent variable is measured in dollars. The norm is to rescale such dependent# variables (divide price by 1000), so that the coefficients are smalle r.summary(lm(Price~.,data=data[,-1]))#### Call:## lm(formula = Price ~ ., data = data[, -1])#### Residuals:## Min 1Q Median 3Q Max## -182112 -24377 -2046 21306 161870#### Coefficients:## Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)## (Intercept) 4525.753 24474.054 0.185 0.8537## Taxes 38.135 6.815 5.596 2.16e-07 ***## Beds -11259.061 9115.003 -1.235 0.2198## Baths -2114.372 11465.113 -0.184 0.8541## New 41711.428 16887.196 2.470 0.0153 *## Size 68.350 13.936 4.904 3.92e-06 ***## ---## Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1#### Residual standard error: 47240 on 94 degrees of freedom## Multiple R-squared: 0.7934, Adjusted R-squared: 0.7824## F-statistic: 72.19 on 5 and 94 DF, p-value: < 2.2e-16summary(lm(Price/1000~.,data=data[,-1]))#### Call:## lm(formula = Price/1000 ~ ., data = data[, -1])#### Residuals:## Min 1Q Median 3Q Max## -182.112 -24.377 -2.046 21.306 161.870#### Coefficients:## Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)## (Intercept) 4.525753 24.474054 0.185 0.8537## Taxes 0.038135 0.006815 5.596 2.16e-07 ***## Beds -11.259061 9.115003 -1.235 0.2198## Baths -2.114372 11.465113 -0.184 0.8541## New 41.711428 16.887196 2.470 0.0153 *## Size 0.068350 0.013936 4.904 3.92e-06 ***## ---## Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1#### Residual standard error: 47.24 on 94 degrees of freedom## Multiple R-squared: 0.7934, Adjusted R-squared: 0.7824## F-statistic: 72.19 on 5 and 94 DF, p-value: < 2.2e-16# I. Interpret the intercept and each of the coefficients.# J. Do the results make sense theoretically? Why or why not? If you fi nd that some of the# result do not make sense theoretically# K. Regress Price on Beds and Newsummary(mk<-lm(Price~Baths +New,data=data[,-1]))#### Call:## lm(formula = Price ~ Baths + New, data = data[, -1])#### Residuals:## Min 1Q Median 3Q Max## -154619 -52868 -9093 29513 287907#### Coefficients:## Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)## (Intercept) -21355 28228 -0.757 0.451## Baths 83724 14143 5.920 4.87e-08 ***## New 114425 25506 4.486 1.99e-05 ***## ---## Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1#### Residual standard error: 77240 on 97 degrees of freedom## Multiple R-squared: 0.4299, Adjusted R-squared: 0.4182## F-statistic: 36.58 on 2 and 97 DF, p-value: 1.454e-12predict(mk,data.frame(Baths=1:5,New=1),interval="confidence",level =0.9 )## fit lwr upr## 1 176794.4 126578.3 227010.5## 2 260518.5 220910.7 300126.4## 3 344242.6 302778.9 385706.3## 4 427966.7 373441.3 482492.2## 5 511690.8 438683.0 584698.6predict(mk,data.frame(Baths=1:5,New=0),interval="confidence",level =0.9 )## fit lwr upr## 1 62369.07 37034.79 87703.35## 2 146093.18 132333.24 159853.11## 3 229817.28 200831.47 258803.10## 4 313541.39 262606.62 364476.16## 5 397265.50 323428.81 471102.19# L. Repeat the steps in the previous answer to make a graph of predict ed values and the# 90% confidence interval around them for each number of bedrooms, assu ming that the# house is an old construction.# M. Put the two graphs side-by-side in your text document. What do the y tell you?preds=predict(mk,data.frame(Baths=1:5,New=1),interval="confidence", level =0.9 )plot( 1:5, preds[ ,1],xlab="Baths",type="l",main="Predicted Prices for New Consruction")# intervalslines(1:5, preds[ ,3], lty ='dashed', col ='red')lines(1:5, preds[ ,2], lty ='dashed', col ='red')preds=predict(mk,data.frame(Baths=1:5,New=0),interval="confidence", level =0.9 )# plotplot( 1:5, preds[ ,1],xlab="Baths",type="l",main="Predicted Prices for Old Consruction")# model# intervalslines(1:5, preds[ ,3], lty ='dashed', col ='red')lines(1:5, preds[ ,2], lty ='dashed', col ='red')# N. Make graphs that look exactly like the ones presented in Figure 1.。
R语言回归模型项目分析报告论文(附代码数据)
回归模型项目分析报告论文（附代码数据）摘要该项目包括评估一组变量与每加仑（MPG）英里之间的关系。
汽车趋势大体上是对这个具体问题的答案的本质感兴趣：* MPG的自动或手动变速箱更好吗？*量化自动和手动变速器之间的手脉差异。
我们在哪里证实传输不足以解释MPG的变化。
我们已经接受了这个项目的加速度，传输和重量作为解释汽油里程使用率的84％变化的变量。
分析表明，通过使用我们的最佳拟合模型来解释哪些变量解释了MPG 的大部分变化，我们可以看到手册允许我们以每加仑2.97多的速度驱动。
（A.1）1.探索性数据分析通过第一个简单的分析，我们通过箱形图可以看出，手动变速箱肯定有更高的mpg结果，提高了性能。
基于变速箱类型的汽油里程的平均值在下面的表格中给出，传输比自动传输产生更好的性能。
根据附录A.4，通过比较不同传输的两种方法，我们排除了零假设的0.05％的显着性。
第二个结论嵌入上面的图表使我们看到，其他变量可能会对汽油里程的使用有重要的作用，因此也应该考虑。
由于simplistisc模型显示传播只能解释MPG变异的35％（AppendiX A.2。
）我们将测试不同的模型，我们将在这个模型中减少这个变量的影响，以便能够回答，如果传输是唯一的变量要追究责任，或者如果其他变量的确与汽油里程的关系更强传输本身。
（i.e.MPG）。
### 2.模型测试（线性回归和多变量回归）从Anova分析中我们可以看出，仅仅接受变速箱作为与油耗相关的唯一变量的模型将是一个误解。
一个更完整的模型，其中的变量，如重量，加速度和传输被考虑，将呈现与燃油里程使用（即MPG）更强的关联。
一个F = 62.11告诉我们，如果零假设是真的，那么这个大的F比率的可能性小于0.1％的显着性是可能的，因此我们可以得出结论：模型2显然是一个比油耗更好的预测值仅考虑传输。
为了评估我们模型的整体拟合度，我们运行了另一个分析来检索调整的R平方，这使得我们可以推断出模型2，其中传输，加速度和重量被选择，如果我们需要，它解释了大约84％的变化预测汽油里程的使用情况。
【原创】在R语言中实现Logistic逻辑回归数据分析报告论文(含代码数据)
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典型的使用这种模式被预测Ÿ给定一组预测的X。
预测因子可以是连续的，分类的或两者的混合。
R中的逻辑回归实现R可以很容易地拟合逻辑回归模型。
要调用的函数是glm()，拟合过程与线性回归中使用的过程没有太大差别。
在这篇文章中，我将拟合一个二元逻辑回归模型并解释每一步。
数据集我们将研究泰坦尼克号数据集。
这个数据集有不同版本可以在线免费获得，但我建议使用Kaggle提供的数据集，因为它几乎可以使用（为了下载它，你需要注册Kaggle）。
数据集（训练）是关于一些乘客的数据集合（准确地说是889），并且竞赛的目标是预测生存（如果乘客幸存，则为1，否则为0）基于某些诸如服务等级，性别，年龄等特征。
正如您所看到的，我们将使用分类变量和连续变量。
数据清理过程咨询QQ：3025393450有问题百度搜索“”就可以了欢迎登陆官网：/datablog在处理真实数据集时，我们需要考虑到一些数据可能丢失或损坏的事实，因此我们需要为我们的分析准备数据集。
作为第一步，我们使用该函数加载csv数据read.csv()。
确保参数na.strings等于c("")使每个缺失值编码为a NA。
这将帮助我们接下来的步骤。
training.data.raw < - read.csv（'train.csv'，header = T，na.strings = c（“”））现在我们需要检查缺失的值，并查看每个变量的唯一值，使用sapply()函数将函数作为参数传递给数据框的每一列。
sapply（training.data.raw，function（x）sum（is.na（x）））PassengerId生存的Pclass名称性别0 0 0 0 0 年龄SibSp Parch票价177 0 0 0 0 小屋着手687 2 sapply（training.data.raw，函数（x）长度（unique（x）））PassengerId生存的Pclass名称性别891 2 3 891 2 年龄SibSp Parch票价89 7 7 681 248 小屋着手148 4对缺失值进行可视化处理可能会有所帮助：Amelia包具有特殊的绘图功能missmap()，可以绘制数据集并突出显示缺失值：咨询QQ：3025393450有问题百度搜索“”就可以了欢迎登陆官网：/datablog咨询QQ：3025393450有问题百度搜索“”就可以了欢迎登陆官网：/datablog可变机舱有太多的缺失值，我们不会使用它。
【原创】R语言经济指标回归、时间序列分析报告论文附代码数据
【原创】R语言经济指标回归、时间序列分析报告论文附代码数据
本文使用R语言对经济指标进行回归和时间序列分析，旨在探讨经济指标对GDP的影响以及GDP的未来走势。
首先，我们使用OLS回归分析了GDP与各经济指标之间的关系，并通过分析结果
得出相关结论。
接着，我们引入时间序列分析工具ARIMA模型对GDP进行预测，并对预测结果进行解读，为决策者提供参考。
除此之外，我们还附上了相关代码和数据，以便读者复现整个分析过程。
本文的主要内容包括：
1. 数据获取和处理
2. OLS回归分析
3. 时间序列分析
4. 结论与反思
通过本文的分析和打磨，我们不仅对R语言的应用和经济分析方法有了进一步的了解，更得出了一些有价值的结论，这些结论对
于制定经济政策有一定的参考意义。
同时，本文的数据和代码也可以为读者在以后的应用和研究中提供参考价值。
需要说明的是，本文中使用的数据来自官方统计机构的公开数据，数据的准确性和真实性得到了验证。
为了避免涉及版权问题，本文中没有引用其他的资料。
我们相信，本文对于对经济分析和R语言感兴趣的读者有一定帮助，同时也欢迎大家提出宝贵的意见和建议，以便我们进一步提高分析的质量和深度。
【原创】R语言股票回归、时间序列分析报告论文附代码数据
【原创】R语言股票回归、时间序列分析报告论文附代码数据论文题目：股票价格回归分析报告摘要：主要思路为了准确的估计股票价格,了解股票的一般规律,更好的为资本市场提供参考意见和帮助股民进行投资股票作出正确的决策,本文从股票价格指数与整个经济环境角度出发,采用多元回归分析方法,应用月度时间序列数据,通过选取综合反映股票市场上所有公司股票价格整体水平的指标建立了线性回归模型,得出了股票价格趋势变动的影响因素.关键词：回归模型；指数模型；股票价格；预测一、引言主要思路为了准确的估计股票价格，本文从股票价格指数与整个经济环境角度出发,采用多元回归分析方法,应用月度时间序列数据建立了线性回归模型,具体分析步骤：1.关系分析基于以上原理,为大致了解股票价格与诸因素之间的关系,先分别绘制股票价格与各个因素之间的散点图,并分析它们之间的关系.股价用上证A股指数来表示,这样可以减少人为因素对股票价格的影响,尽量将注意力集中在我们假设选用的自变量上.我们采用的数据是2012年和2015年上半年的月度数据,分析影响我国股市趋势的因素。
之所以选取2012年和2015年7月的统计资料是基于以下两点考虑：中国股市发展时间较短,采用年度数据会因为样本量太小而使得回归分析失去意义;数据取得的存在较大难度,因季度数据不全而只能选取月度数据.因此选取2012年和2015年7月份月度数据作为样本.2.指数光滑时间序列展望模子3.挑选多项式回来模子3.1变量选取通过向前向后逐步迭代回归模型筛选出显著性较强的变量进行回归建模。
3.2明显性检修根据F值和p值统计量来判别模子是不是具有明显的统计意义。
3.3拟合预测使用得到的模型对实际数据进行拟合和预测。
4.分析得出结论得出各个自变量之间的关系，和它们对因变量的影响极端经济意义。
二、获取数据及预处理获取2012年1月到2015年7月的上证指数数据,泉币供给量,消耗价格指数群众币美圆汇率和存款利率数据绘制变量之间的散点图plot(data)par(mfrow=c(2,2))plot(美圆汇率,上证指数数据)plot(人民币存款利率,上证指数数据)三、指数平滑时间序列模型预测表示时间序列l2012 263.670 19.925 240.655 131.620 245.665 368. -51.615 -156.545 69.235 -46.705 -329.040 -181.635 -2. -65.535 87.565 79.200 37.740 -157.900 -118.655 59. -50.230 142.300 -11.580 -25.710 47.830 -92.995 -115.865Aug Sep Oct Nov Dec2012 -130.350 -216.610 125.145 163.415 44.4802013 145.310 5.895 236.405 97.135 -142.5552014 -176.755 -108.775 -71.055 32.655 -149.3202015Jan Feb Mar Apr May Jun Ju利用HoltWinters函数展望：p.hw<-XXX,h=24)h=24透露表现展望24个值四、进行多元回归模型并进行分析summary(lmmod)显示回来成效Call:lm(formula = y ~ x1 + x2 + x3 + x4, data = data)Residuals:Min 1Q Median 3Q Max-543.94 -90.09 1.69 113.01 500.68Coefficients:Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)(Intercept) -3.457e+04 9.319e+03 -3.710 0. ***x1 3.325e-03 1.369e-03 2.430 0. *x2 1.341e+01 2.663e+01 0.503 0.x3 4.787e+01 1.400e+01 3.420 0. **x4 7.870e+02 3.380e+02 2.328 0. *---Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1Residual standard error: 246.5 on 38 degrees of freedomMultiple R-squared: 0.4804, Adjusted R-squared: 0.4257F-statistic: 8.783 on 4 and 38 DF, p-value: 4.012e-05回来成效分析从输出成效能够看出，回来方程为，变量和的统计量的估量值分别为-3.457e+04， 3.325e-03， 1.341e+01，4.787e+01和7.870e+02，除x2以外由对应的值都比显著性水平0.05小，可得两个偏回归系p数在显著性水平0.05下均显著不为零。
原创R语言线性回归案例数据分析可视化报告附代码数据
原创R语言线性回归案例数据分析可视化报告附代码数据在数据分析领域，线性回归是一种常用的数据建模和预测方法。
本文将使用R语言进行一个原创的线性回归案例分析，并通过数据可视化的方式呈现分析结果。
下面是我们的文本分析报告，同时包含相关的代码数据（由于篇幅限制，只呈现部分相关代码和数据）。
请您详细阅读以下内容。
1. 数据概述本次案例我们选用了一个关于房屋价格的数据集，数据包含了房屋面积、房间数量、地理位置等多个维度的信息。
我们的目标是分析这些因素与房屋价格之间的关系，并进行可视化展示。
2. 数据预处理在开始回归分析之前，我们需要对数据进行预处理，包括数据清洗和特征选择。
在这个案例中，我们通过删除空值和异常值来清洗数据，并选择了面积和房间数量两个特征作为自变量进行回归分析。
以下是示例代码：```R# 导入数据data <- read.csv("house_data.csv")# 清洗数据data <- na.omit(data)# 删除异常数据data <- data[data$area < 5000 & data$rooms < 10, ]# 特征选择features <- c("area", "rooms")target <- "price"```3. 线性回归模型建立我们使用R语言中的lm()函数建立线性回归模型，并通过summary()函数输出模型摘要信息。
以下是相关代码：```R# 线性回归模型建立model <- lm(data[, target] ~ ., data = data[, features])# 输出模型摘要信息summary(model)```回归模型摘要信息包含了拟合优度、自变量系数、截距等重要信息，用于评估模型的拟合效果和各个因素对因变量的影响程度。
基于R语言主成分分析的股票市场趋势预测研究
基于R语言主成分分析的股票市场趋势预测研究股票市场的趋势预测一直是投资者和金融机构关注的重点问题之一。
随着数据科学和机器学习方法的应用，主成分分析（Principal Component Analysis，PCA）成为一种常用的预测股票市场趋势的方法。
本文将基于R语言实现主成分分析，并利用该方法对股票市场趋势进行预测的研究进行描述。
首先，我们需要了解主成分分析的原理。
主成分分析是一种数据降维技术，它将一组相关性较高的变量转换为一组线性无关的变量，称为主成分。
主成分是原始变量的线性组合，能够尽可能多地保留原始信息。
通过主成分分析，我们可以识别出影响股票市场走势的关键因素，并对未来走势进行预测。
在使用R语言进行主成分分析之前，我们首先需要准备的是股票数据。
股票数据可以从各种金融数据提供商或者交易所获取，例如雅虎财经、谷歌财经等。
在这里，我们假设我们已经获取到了所需的股票数据，包括股票的收盘价、开盘价、最高价、最低价等。
在R语言中，我们可以使用prcomp函数进行主成分分析。
首先，我们需要将股票数据整理为一个数据框，每一列代表一个变量，每一行代表一个样本（例如一个交易日）。
然后，我们可以使用prcomp函数对数据进行主成分分析。
该函数会返回一组主成分，以及它们对原始数据的贡献度。
在进行主成分分析之后，我们可以通过查看主成分的贡献度来确定哪些主成分对于预测股票市场趋势最为重要。
一般来说，贡献度较大的主成分包含了较多的信息，我们可以选择这些主成分进行预测。
另外，我们还可以绘制主成分的累计贡献度图，来帮助我们确定选择多少个主成分进行预测。
在选择了主成分后，我们可以使用回归模型来建立对股票市场趋势的预测模型。
通常，线性回归模型是一个合适的选择。
我们可以使用lm函数在R语言中建立线性回归模型。
回归模型的自变量即主成分，因变量即要预测的股票市场趋势（例如涨跌）。
在建立模型之后，我们可以使用该模型来对未来的股票市场趋势进行预测。
【原创】r语言基于逻辑回归模型的ST股票分析附代码数据
基于逻辑回归模型的ST股票分析研究问题通过对某股票数据分析，了解经营活动产生的现金流量净额净资产收益率... 每股收益和每股净资产对股票是否ST的影响。
数据介绍随机抽取的股票。
因变量是否为ST股票（0=非ST，1=ST）。
为了能够预测是否为ST，我们采集了下面这些来自当年的指标。
该数据存放在 csv 文件上市公司数据 (1).csv 中。
做完整的逻辑回归分析，包括参数估计、假设检验，以及预测评估和模型评价；因变量（是否为ST）STindex[1] 1 0数据描述绘制变量之间的散点图经营活动产生的现金流量净额净资产收益率...经营活动产生的现金流量净额 1.00000000 -0.06822659净资产收益率... -0.06822659 1.00000000每股收益 0.14347066 0.46849026每股净资产 0.39543001 -0.10833833ST -0.11777849 0.11277458每股收益每股净资产 ST经营活动产生的现金流量净额 0.1434707 0.3954300 -0.1177785净资产收益率... 0.4684903 -0.1083383 0.1127746每股收益 1.0000000 0.3101421 -0.1607072每股净资产 0.3101421 1.0000000 -0.4064833ST -0.1607072 -0.4064833 1.0000000从上面的图中，我们可以看到各个变量之间的相关关系，其中每股收益和每股净资产呈正相关关系。
绘制箱线图可以看到ST股票和非ST股票的4个变量具有显著差异。
非ST股票的各项指标要高于ST股票的变量值。
建立逻辑回归模型因此进行逻辑回归模型的分析。
随机抽取2/3作为训练集summary(fit)data = data_train)Deviance Residuals:Min 1Q Median 3Q Max-1.5105 -0.9038 -0.3875 0.9781 1.9334Coefficients:Estimate Std. Error z value Pr(>|z|)(Intercept) 7.272e-01 4.283e-01 1.698 0.08950 .经营活动产生的现金流量净额 3.803e-10 4.233e-10 0.899 0.36888 净资产收益率... 2.198e-01 2.808e-01 0.783 0.43365每股收益 -2.121e+00 8.805e-01 -2.409 0.01600 *每股净资产 -4.901e-01 1.641e-01 -2.986 0.00282 **---Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1(Dispersion parameter for binomial family taken to be 1)Null deviance: 96.716 on 70 degrees of freedomResidual deviance: 74.795 on 66 degrees of freedomAIC: 84.795Number of Fisher Scoring iterations: 6从输出结果可以看出，回归方程为ST= 1.285e+1.532e-10经营活动产生的现金流量净额 +3.023e-01 净资产收益率-2.078e+00每股收益-4.586e-01 股净资产，变量和的统计量的估计值分别为1.285e+00、1.532e-10、3.023e-01、-2.078e+00和-4.586e-01 ，每股收益和每股净资产对应的值都比显著性水平0.05小，可得2个偏回归系p数在显著性水平0.05下均显著不为零。
基于R语言主成分分析的股票市场波动性研究
基于R语言主成分分析的股票市场波动性研究近年来，股票市场波动性一直是投资者关注的焦点。
而主成分分析是一种常用的降维技术，可以帮助我们从众多指标中提取出最具代表性的几个主成分，进而揭示出股票市场的波动性特征。
本文将基于R语言进行主成分分析，探讨股票市场波动性的研究。
首先，我们需要收集股票市场相关的数据集。
作为研究对象，我们选择了某国内股票市场中规模较大的100只股票。
这些股票的价格、成交量、换手率等指标可以作为我们分析的数据。
我们使用R语言中的相关库，如tidyverse等，进行数据的整理和预处理。
接下来，我们可以利用主成分分析对这些数据进行降维处理。
主成分分析的目标是找到一组最具代表性的主成分，这些主成分能够解释原始数据中大部分的变异。
在R语言中，我们可以使用prcomp函数来进行主成分分析。
通过分析主成分的方差贡献率和累计方差贡献率，我们可以确定需要保留的主成分个数。
在主成分分析的结果中，我们可以获得每个主成分的系数，这些系数代表了原始指标在主成分中的权重。
利用这些系数，我们可以进一步了解每个主成分所代表的含义。
例如，如果某个主成分具有较高的系数值，则说明该主成分与原始指标有较强的相关性，可以作为评估股票市场波动性的重要因素。
在对主成分进行解释的过程中，我们可以通过绘制主成分的散点图和相应的标签，直观地了解各个股票在主成分空间中的分布情况。
这有助于我们发现一些异常值或者具有特殊波动性的股票。
此外，我们还可以利用主成分系数对各只股票的波动性进行排名。
根据主成分系数的大小，我们可以确定哪些股票在股票市场波动性中具有较大的作用。
这对于投资者来说是有价值的信息，可以帮助他们在投资决策中更精确地把握市场波动性。
最后，我们还可以利用主成分分析的结果构建股票市场波动性指标。
通过对主成分权重进行加权求和，我们可以得到一个综合反映市场波动性的指标。
这个指标可以帮助投资者评估市场整体风险水平，并根据波动性的大小来调整自己的投资策略。
基于R软件的ARIMA模型股票分析报告 附代码数据
基于R软件的ARIMA模型股票分析报告本文中，我选取Au99.95过去的股票数据的2008-01-01到2015-12-31的数据来构建ARIMA(自回归移动平均)模型，根据这支股票过去的证券交易数据走势来预测其之后的走势。
(一)数据收集研究的第一步是数据收集，获取的数据来源为雅虎财经。
(二)数据预处理数据预处理，将不规则的数据，对其属性进行设置转换，输入数据将被转换为向量，列表以及数据框的形式。
(三)数据处理以及训练数据数据处理运用ARIMA(p,d,q)模型。
在R中，可以使用auto.Arima()选择合适的预测时间序列数据的ARIMA模型。
使用auto.Arima()函数，得出最适合模型为ARIMA(1,1,3)。
接下来运用一般规则测试得到的p，d，q值是否和上述一致。
然后基于预处理得到的数据进行下一步估计。
首先根据时间序列数据的自相关函数散点图、和偏自相关函数图，以ADF单位根检验其方差、趋势及其季节性变化的规律，对序列平稳性进行识别。
其次，估计模型中所含的自回归和移动平均项的参数。
接下来检验计算出的残差是否为白噪声，若是，则接受拟合，若不是，重复上述过程。
我首先用针对时间序列的diff()差分函数来对Au99.95数据进行差分处理。
接下来，运用acf()函数和pacf()函数得到数据的自相关图以及偏相关图，结果得出，p和q均为1、3，与auto.Arima()结果相同。
从结果看，acf和pacf函数落入置信区间，因此差分后数据平稳。
得到arima(1,1,3)的建模结果：(x = , order = c(1, 1, 3))Coefficients:ar1 ma1 ma2 ma3-0.2706 -0.4233 -0.1875 -0.0044s.e. 2.7790 2.7781 1.9270 0.0240sigma^2 estimated as 95.86: log likelihood = -7234.56, aic = 14479.12(四)预测结果在R语言中，常用forecast包进行时间序列数据的预测。
基于机器学习和R语言主成分分析的股票价格预测研究
基于机器学习和R语言主成分分析的股票价格预测研究股票价格预测一直是金融领域中的研究热点之一，因为准确的股票价格预测对投资者和交易者具有重要意义。
本研究旨在基于机器学习和主成分分析，使用R语言对股票价格进行预测。
1. 引言在金融领域，股票价格预测一直是一个具有挑战性的问题，因为股票市场受到复杂的经济因素、政治环境和市场情绪的影响。
通过使用机器学习和主成分分析的技术，可以帮助我们更好地理解股票市场，并提供有关股票价格未来走势的预测。
2. 股票价格预测的相关理论在开展股票价格预测研究之前，有几个相关的理论需要了解和掌握。
首先，了解和理解基本的金融市场理论，例如有效市场假说、均值方差理论等。
其次，对机器学习和主成分分析的原理和应用进行学习。
这两个技术在股票价格预测中被广泛应用，并具有很高的预测准确性。
3. 数据收集和处理为了进行股票价格预测的研究，需要收集和处理相关的数据。
可以使用公开的金融数据平台或者金融数据库，获取股票价格、交易量和其他相关指标的历史数据。
在这一阶段，可以使用R语言中的各种数据处理工具，对数据进行清洗、去除异常值和缺失值。
4. 特征提取和选择一旦数据被清洗和处理，下一步是进行特征提取和选择。
在这个阶段中，可以使用主成分分析算法来减少数据的维度，并选择最具信息量的特征。
主成分分析可以帮助我们准确地捕捉数据集中的变化和趋势，为后续的预测模型建立提供有力支持。
5. 建立预测模型在进行预测之前，需要选择合适的预测模型。
常用的模型包括线性回归、支持向量机、人工神经网络等。
在这一阶段中，可以使用R语言中的机器学习库，例如caret和e1071，来构建和训练预测模型。
通过反复试验和调整参数，选择最佳的模型。
6. 模型评估和优化完成模型的训练之后，需要对其进行评估和优化。
可以使用交叉验证和评估指标（例如均方根误差、平均绝对误差等）来评估模型的预测能力。
如果模型的表现不佳，可以通过调整模型参数、增加样本量或者选择其他模型进行优化。
【原创】R语言进行分位数回归数据分析报告论文(附代码数据)
欢迎登陆官网：/datablog用R语言进行分位数回归作者的主要贡献有：（1）整理了分位数回归的一些基本原理和方法；（2）归纳了用R语言处理分位数回归的程序，其中写了两个函数整合估计结果；（3）写了一个分位数分解函数来处理MM2005的分解过程；（4）使用一个数据集进行案例分析，完整地展现了分析过程。
第一节分位数回归介绍（一）为什么需要分位数回归？传统的线性回归模型描述了因变量的条件均值分布受自变量X的影响过程。
其中，最小二乘法是估计回归系数的最基本方法。
如果模型的随机误差项来自均值为零、方差相同的分布，那么回归系数的最小二乘估计为最佳线性无偏估计（BLUE）；如果随机误差项是正态分布，那么回归系数的最小二乘估计与极大似然估计一致，均为最小方差无偏估计（MVUL）。
此时它具有无偏性、有效性等优良性质。
但是在实际的经济生活中，这种假设通常不能够满足。
例如当数据中存在严重的异方差，或后尾、尖峰情况时，最小二乘法的估计将不再具有上述优良性质。
为了弥补普通最小二乘法（OLS）在回归分析中的缺陷，1818年Laplace[2]提出了中位数回归（最小绝对偏差估计）。
在此基础上，1978年Koenker 和Bassett[3]把中位数回归推广到了一般的分位数回归（Quantile Regression）上。
分位数回归相对于最小二乘回归，应用条件更加宽松，挖掘的信息更加丰富。
它依据因变量的条件分位数对自变量X进行回归，这样得到了所有分位数下的回归模型。
因此分位数回归相比普通的最小二乘回归，能够更加精确第描述自变量X对因变量Y的变化范围，以及条件分布形状的影响。
（二）一个简单的分位数回归模型[4]假设随机变量的分布函数为（1）Y的分位数的定义为满足的最小值，即（2）回归分析的基本思想就是使样本值与拟合值之间的距离最短，对于Y的一组随机样本，样本均值回归是使误差平方和最小，即（3）样本中位数回归是使误差绝对值之和最小，即（4）样本分位数回归是使加权误差绝对值之和最小，即（5）上式可等价表示为：其中，为检查函数（check function），定义为：欢迎登陆官网：/datablog其中，为指示函数（indicator function），z是条件关系式，当z为真时，；当z为假时，。
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论文题目：股票价格回归分析报告
摘要：主要思路为了准确的估计股票价格,了解股票的一般规律,更好的为资本市场提供参考意见和帮助股民进行投资股票作出正确的决策,本文从股票价格指数与整个经济环境角度出发,采用多元回归分析方法,应用月度时间序列数据,通过选取综合反映股票市场上所有公司股票价格整体水平的指标建立了线性回归模型,得出了股票价格趋势变动的影响因素.
关键词：回归模型；指数模型；股票价格；预测
一、引言
主要思路为了准确的估计股票价格，本文从股票价格指数与整个经济环境角度出发,采用多元回归分析方法,应用月度时间序列数据建立了线性回归模型,具体分析步骤：
1.关系分析
基于以上原理,为大致了解股票价格与诸因素之间的关系,先分别绘制股票价格与各个因素之间的散点图,并分析它们之间的关系.股价用上证A股指数来表示,这样可以减少人为因素对股票价格的影响,尽量将注意力集中在我们假设选用的自变量上.我们采用的数据是2012年和2015年上半年的月度数据,分析影响我国股市趋势的因素。
之所以选取2012年和2015年7月的统计资料是基于以下两点考虑：中国股市发展时间较短,采用年度数据会因为样本量太小而使得回归分析失去意义;数据取得的存在较大难度,因季度数据不全而只能选取月度数据.因此选取2012年和2015年7月份月度数据作为样本.
2.指数平滑时间序列预测模型
3.选择多项式回归模型
3.1变量选取通过向前向后逐步迭代回归模型筛选出显著性较强的变量进行回归建模。
3.2显著性检验根据F值和p值统计量来判断模型是否具有显著的统计意义。
3.3拟合预测使用得到的模型对实际数据进行拟合和预测。
4.分析得出结论得出各个自变量之间的关系，以及它们对因变量的影响极其经济意义。
二、获取数据及预处理
获取2012年1月到2015年7月的上证指数数据,货币供应量,消费价格指数人民币美元汇率和存款利率数据
绘制变量之间的散点图
plot(data)
par(mfrow=c(2,2))
plot(美元汇率,上证指数数据)
plot(人民币存款利率,上证指数数据)
三、指数平滑时间序列模型预测
表示时间序列
## Jan Feb Mar Apr May Jun Jul
## 2012 263.670 19.925 240.655 131.620 245.665 368.020 ## 2013 -51.615 -156.545 69.235 -46.705 -329.040 -181.635 -2.555 ## 2014 -65.535 87.565 79.200 37.740 -157.900 -118.655 59.360 ## 2015 -50.230 142.300 -11.580 -25.710 47.830 -92.995 -115.865 ## Aug Sep Oct Nov Dec
## 2012 -130.350 -216.610 125.145 163.415 44.480
## 2013 145.310 5.895 236.405 97.135 -142.555
## 2014 -176.755 -108.775 -71.055 32.655 -149.320
## 2015。