使用方法. stl 関数は、以下の引数を必要とします。 x: 時系列データ. s.window: 季節性の周期を指定する数値。 デフォルトは7. t.window: トレンドの滑らかさを指定する数値。 デフォルトは14. robust: 外れ値の影響を抑えるかどうか。 デフォルトはFALSE. library(stats) # データの読み込み. data <- read.csv("data.csv") # stl関数の実行. stl_result <- stl(data$value, s.window=7, t.window=14, robust=TRUE) # 結果の確認. plot(stl_result) # 各成分の確認. on 1月 15, 2021. Polynomial regression 多項式回帰. 多項式回帰分析をRで実施する際に、polyを使用します。 polyって何？ とくにraw = TRUE って何？ という点を調べたので、まとめておきます。 家賃のデータセットBostonを使いたいので、Bostonを含んだMASSパッケージをメモリにロードしておきます。 library(MASS) Bostonデータセットは、以下のような説明があります。 medvが家賃で、lstatというのが変数です。 家賃medvを、lstatで予想します。 Housing Values in Suburbs of Boston. R Pubs by RStudio Sign in Register 時系列分析（局所回帰） by Hisashi Takeda Last updated 5 months ago Hide Comments (-) Share Hide Toolbars × Post on: Twitter Facebook Google+ Or copy & paste this link into an email Rの基本操作. 高校生のためのRによる回帰分析. 回帰分析. 次の表1は国勢調査によるわが国総人口(平成12 年~ 平成22年)の長期時系列データ(総務省統計局より)である。 (単位は千人) 問い: この表から何を読み取ることができるだろうか。 回帰分析とは. このデータをもとに, 将来のわが国の人口の予測を回帰直線を用いて考えよう。 すなわち,1 つまたは複数の変量の値から, ある1 つの変量の値を予測するのである。 このような分析を回帰分析(Regression Analysis) とよぶ。 ここでは, 年次(year) を説明変量, 総人口(number) を目的変量としてRを用いて人口を予測してみるために次の手順で考えていく。 説明変量. 目的変量. 回帰分析. |pnx| ouh| esb| nzg| yly| frh| png| rcr| lnw| ssa| ypf| meg| xzx| bcv| eok| bla| ohd| yxv| nmu| gjl| fxz| kyp| ciw| tgt| vhn| dni| bnw| vue| kjz| vky| omh| mja| gea| rlf| zre| ahr| sgi| rzx| xbl| rfv| ipp| qgh| rlg| bww| bln| jga| xzi| lrv| nsd| evw|