R语言中dlnm如何做预测

1. R语言中dlnm如何做预测

根据具体变量机关预测模型

2. r语言可以预测时间序列间的关系吗

　　目前业务人员的预测方法：是通过历史话务量做预测的1.平常日，即正常的周一至周日平常日按照周几对周几的预测方法，比如今年的这某一天预测方法是：取去年这一天最近的对应的周几的数值乘以这一年的趋势值2.节假日，如春节，元旦，中秋，国庆等取往年的对应该法定节假日的放假日期相对应，如初一对初一，10.1对10.1，然后再此数值乘以这一年的趋势值     这样预测的话务量基本上也还差不多，但是为预测的更精确，我们想使用更科学计算方法和模型，如果用R语言做分析预测话，请问用什么方式建模更准确呢？是不是更适合用时间序列的方法，怎么做？

3. r语言怎么用逻辑回归逻辑回归做预测

逻辑回归是回归模型，其中响应变量(因变量)具有明确的值，如：True/False或0/1。它实际测量二元响应作为响应变量，是基于与预测变量有关它的数学方程的值的概率。逻辑回归一般的数学公式是：y=1/(1+e^-(a+b1x1+b2x2+b3x3+))以下是所使用的参数的说明：y是响应变量。x是预测变量。a和b是数字常量系数。用于创建回归模型的功能是glm()函数。

4. r语言中forecast.arima和predict的区别

举一个例子吧，比如月度的数据，就是周期为12，它有季节影响。
先对其1阶12步差分，通过看acf  pac f看是简单加法模型，还是乘法季节模型

如果是乘法模型那就要对季节部分模拟arima模型 
季节部分的arima是以周期位置的acf pacf 确定其模型参数 ar ma
seasonal=list(order=c(_,1,_)，period=_)周期是默认的
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教你一个简单的方法：
下载 forecast包，auto.arima( )  直接拟合，就会给出系统认为的arima模型的各个参数。
然后 forecast（ h=预测期数）行了。
这是对外行人来说的，
但是如果你真的想学好的话，还需要对模型进行着各种检验，特别是残差。

5. r语言时间序列分析如何将实际值和预测值放在一起

长度:长度格式符为l和h，l表示输入长整型数据(如%ld) 和双精度浮点数(如%lf)。h表示输入短整型数据。
使用scanf函数还必须注意以下几点：
1) scanf函数中没有精度控制，如：scanf("%5.2f",&a);是非法的。不能企图用此语句输入小数为2位的实数。
2) scanf中要求给出变量地址，如给出变量名则会出错。如 scanf("%d",a);是非法的，应改为scnaf("%d",&a);才是合法的。
3) 在输入多个数值数据时，若格式控制串中没有非格式字符作输入数据之间的间隔则可用空格，TAB或回车作间隔。C编译在碰到空格，TAB，回车或非法数据(如对“%d”输入“12A”时，A即为非法数据)时即认为该数据结束。
4) 在输入字符数据时，若格式控制串中无非格式字符，则认为所有输入的字符均为有效字符。
例如：
scanf("%c%c%c",&a,&b,&c);
输入为：
d e f
则把'd'赋予a, ' ' 赋予b,'e'赋予c。

6. r语言线性回归反预测

另外做一个线性模型（或者其他模型）：之前提到的自变量~之前提到的因变量
具体用什么模型要看具体问题了

7. R语言中BP神经网络怎么进行预测新数据

help sim 准备数据集 学习和训练 help train 训练完成后，保存、使用网络 help sim

8. 如何用R语言预测话务量？

R ARIMA 模型    R自带模型拟合  下载 forecast包，，auto.arima( )  直接拟合， 然后 forecast（ h=预测期数）行了。
这是对外行人来说的，
但是如果你真的想学好的话，还需要对模型进行着各种检验，特别是残差。