下面是时序图和自相关图，但自相关图我有点看不懂，可以请问下这个时间序列是平稳的吗？
这个时间序列是平稳的吗？
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- 2022-12-24 17:24回答 1 已采纳 不平稳对数据做差分
- 2023-03-18 16:26回答 4 已采纳 该回答引用GPTᴼᴾᴱᴺᴬᴵ可以使用Python中的for循环和range函数来实现输出小于n的所有自然数，每个数字之间用空格分隔的效果。 下面是一个简单的示例代码： n = int(input("请
- 2022-10-24 11:53回答 1 已采纳 以月为周期，感觉数据量还是太小了，划分训练测试集也会比较小，效果可能不会太理想。感觉可以试着以周为周期，或者天为周期。还可以找些时间序列的文章看看，先找几个代码跑几个结果看看效果，再决定怎么划分数据集
- 2022-04-06 20:27(3)看P值和显著性水平a的大小，p值越小，小于显著性水平的话，就拒绝原假设，认为序列是平稳的；大于的话，不能拒绝，认为是不平稳的 (4)看检验统计量和临界值，检验统计量小于临界值的话，就拒绝原假设，认为序列是...
- 2015-02-12 02:30回答 1 已采纳 Ah I see, wikipedia has more complete reference 38 is Reserved for extended set foreground color
- 2017-05-29 12:42回答 4 已采纳 You may want to take a look at defer: func fib_seq() func() int { n0, n1 := 0, 1 return
- 2018-04-16 14:18回答 2 已采纳 参考：https://blog.csdn.net/lucienduan/article/details/24397949 ``` /*****************************
- 2020-10-27 08:40Python中文社区的博客 在做时间序列分析时，我们经常要对时间序列进行平稳性检验，而我们常用的软件是SPSS或SAS，但实际上python也可以用来做平稳性检验，而且效果也非常好，今天笔者就讲解一下如何用pyth...
- 2022-06-03 10:19回答 1 已采纳 重启然后重新运行一遍看看；又或者把放入模型的数据拿出来看看有没有问题。
- 2023-02-03 08:52回答 5 已采纳 下面是一个可能的 R 代码实现： # Load required libraries library(glmnet) # Load data data <- read.csv("file.cs
- 2022-06-01 14:01回答 3 已采纳 原始数据—>滑动窗口L=10截取原始数据得到N个子序列—>线性拟合—>标准化斜率—>子序列符号化处理—>Apriori算法我觉得这个说的挺清楚的啊，关联算法本身解决的是各
- 2018-09-11 22:38主要讲诉采用R语言来作图和分析数据，包含时间序列模型及时应用，内容包括趋势、平稳及非平稳时间序列模型、模型识别、参数估计、模型诊断、预测、时间序列回归模型、异方差模型、谱分析入门、谱估计和门限模型等。
- 2021-05-04 09:28回答 5 已采纳 可以通过group by语句实现，通过日期函数把col_time的分钟取出来分组求和。 select minute(col_time) , sum(receive_data) receive_
- 2022-04-06 20:57所谓ARIMA模型，是指将非平稳时间序列转化为平稳时间序列，然后将因变量仅对它的滞后值以及随机误差项的现值和滞后值进行回归所建立的模型。ARIMA模型根据原序列是否平稳以及回归中所含部分的不同，包括移动平均过程...
- 2022-10-29 20:36拓端研究室TRL的博客 ARIMA代表Autoregressive Integrated Moving Average。ARIMA也被称为Box-Jenkins方法。Box和Jenkins声称，通过对系列Y t进行差分，可以使非平稳数据平稳。
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