public class Forecast_low { /** * @param args */ public static void main(String[] args) { SparkConf sparkConf = new SparkConf().setAppName("Regresion").setMaster("local[*]"); JavaSparkContext sc = new JavaSparkContext(sparkConf); JavaRDD<String> data = sc.textFile("myFile/part-00000-1cba69e4-ac54-4ba5-a5b6-c0992d93b959.csv");
时间: 2024-03-30 12:38:22 浏览: 21
这段代码是使用Spark框架读取CSV文件的代码。首先,创建了一个SparkConf对象,用于设置Spark应用程序的名称和运行模式。其中,setAppName()方法用于设置应用程序的名称,setMaster()方法用于设置运行模式,本例中使用的是本地模式,即在本地运行Spark应用程序。接着,创建了一个JavaSparkContext对象,用于与Spark集群进行通信。最后,使用textFile()方法读取CSV文件,生成一个JavaRDD对象,每一行数据都是一个字符串。
相关问题
forecast_upper = forecast_mean + 1.96 * forecast_vol.mean forecast_lower = forecast_mean - 1.96 * forecast_vol.meanforecast_upper = forecast_upper.to_numpy().ravel() forecast_lower = forecast_lower.to_numpy().ravel()中为什么forecast_upper 和 forecast_lower 的长度不一致
这可能是因为 `forecast_mean` 和 `forecast_vol.mean` 的长度不一致导致的。具体来说,如果 `forecast_mean` 和 `forecast_vol.mean` 分别是 `m` 和 `v` 长度为 `n` 的一维数组,那么 `1.96 * v` 的长度也是 `n`,但是 `forecast_mean + 1.96 * forecast_vol.mean` 的长度是 `n`,而不是 `m`。因此, `forecast_upper` 和 `forecast_lower` 的长度都是 `n`,而不是 `m`。如果你想将 `forecast_upper` 和 `forecast_lower` 的长度与 `forecast_mean` 保持一致,你可以使用 NumPy 的 `repeat` 函数重复 `forecast_mean` 中的每个元素 `n` 次,然后再计算上下限。例如:
```
import numpy as np
m = forecast_mean
v = forecast_vol.mean()
n = len(v)
repeated_m = np.repeat(m, n)
forecast_upper = repeated_m + 1.96 * v
forecast_lower = repeated_m - 1.96 * v
```
这样,`forecast_upper` 和 `forecast_lower` 的长度就与 `forecast_mean` 一致了。
forecast_std = np.sqrt(forecast_var) forecast_upper = forecast_mean + 1.96 * forecast_std forecast_lower = forecast_mean - 1.96 * forecast_std 1.96是怎么得到的
在统计学中,1.96 是一个常用的标准正态分布的分位数,也称为 Z 分数。标准正态分布是一种特殊的正态分布,其均值为 0,标准差为 1。它的概率密度函数是一个钟形曲线,对于任何一个标准正态分布,其 95% 的观测值都落在以均值为中心,标准差为 1.96 的区间内。
在 ARIMA 模型中,我们使用 1.96 作为置信区间的系数,这意味着我们希望在 95% 的置信度下,预测值落在所计算的置信区间内。因此,我们使用 1.96 乘以预测标准差,计算出置信区间的上界和下界,从而得到一个包含 95% 置信度的置信区间。
需要注意的是,在实际应用中,对于不同的置信度,所使用的分位数系数也会有所不同。如果需要计算其他置信度下的置信区间,可以根据需要使用不同的分位数系数来计算。
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