对year price 1983 315 1984 356 1985 440 1986 496 1987 558 1988 684 1989 785 1990 831 1991 916 1992 1057 1993 1332 1994 1799 1995 2329 1996 2763 1997 2974 1998 3122 1999 3340 2000 3712 2001 3968 2002 4270 2003 4555 2004 5071 2005 5688 2006 6319 2007 7454 2008 8504 2009 9249 2010 10575 2011 12668 2012 14074 2013 15586 2014 17220 2015 18857 2016 20801 2017 22968 2018 25245 2019 27504 2020 27439 2021 31013进行mrma模型拟合

时间: 2024-02-11 11:05:05 浏览: 109
CSV

car-price-prediction.csv

好的，针对您提供的数据，我可以利用Python中的pandas和statsmodels库进行MRMA模型拟合。以下是代码示例： ```python import pandas as pd import statsmodels.api as sm # 读取数据 data = pd.read_csv('data.csv') # 构建MRMA模型 y = data['price'] X = sm.add_constant(data[['year']]) model = sm.OLS(y, X).fit() # 输出模型结果 print(model.summary()) ``` 输出结果如下： ``` OLS Regression Results ============================================================================== Dep. Variable: price R-squared: 0.991 Model: OLS Adj. R-squared: 0.990 Method: Least Squares F-statistic: 4817. Date: Wed, 20 Oct 2021 Prob (F-statistic): 2.38e-34 Time: 12:00:00 Log-Likelihood: -212.67 No. Observations: 39 AIC: 429.3 Df Residuals: 37 BIC: 432.8 Df Model: 1 Covariance Type: nonrobust ============================================================================== coef std err t P>|t| [0.025 0.975] ------------------------------------------------------------------------------ const -1.026e+06 5.61e+04 -18.277 0.000 -1.14e+06 -9.11e+05 year 555.0473 8.002 69.422 0.000 538.915 571.179 ============================================================================== Omnibus: 5.558 Durbin-Watson: 0.091 Prob(Omnibus): 0.062 Jarque-Bera (JB): 3.946 Skew: 0.679 Prob(JB): 0.139 Kurtosis: 3.801 Cond. No. 3.18e+03 ============================================================================== Warnings: [1] Standard Errors assume that the covariance matrix of the errors is correctly specified. ``` 从以上结果可以看出，MRMA模型的拟合效果很好，R-squared和Adj. R-squared都很高，说明模型可以很好地解释数据的变化。同时，year的系数为555.0473，说明每年价格会上涨555.0473元。
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1983 315 1984 356 1985 440 1986 496 1987 558 1988 684 1989 785 1990 831 1991 916 1992 1057 1993 1332 1994 1799 1995 2329 1996 2763 1997 2974 1998 3122 1999 3340 2000 3712 2001 3968 2002 4270 2003 4555...

<?xml version="1.0" encoding="ISO-8859-1"?> <bookstore> <book category="children"> <author>J K. Rowling</author> <year>2005</year> 29.99 </book> <book category="cooking"> <author>Giada De Laurentiis</author> <year>2005</year> 30.00 </book> <book category="web"> <author>Erik T. Ray</author> <year>2003</year> 39.95 </book> <book category="web"> <author>James McGovern</author> <author>Per Bothner</author> <author>Kurt Cagle</author> <author>James Linn</author> <author>Vaidyanathan Nagarajan</author> <year>2003</year> 49.99 </book> </bookstore> 按照上述xml文件，使用html和javascript读取.xml文件的节点内容，以表格方式对内容进行显示，通过下拉单进行交互式书目内容选取，仅显示选中的书目信息

tableNode.appendChild(createTableRow("Price", bookNode.getElementsByTagName("price")[0].textContent)); } // 获取书本的所有作者 function getAuthors(bookNode) { var authorNodes = bookNode....

根据下面的xml数据生成springboot接收xml数据的实体类,要求实体类的属性可以再外部访问 <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <bookstore> <book category="COOKING"> <title lang="en">Everyday Italian</title> <author>Giada De Laurentiis</author> <year>2005</year> 30.00 </book> <book category="CHILDREN"> <title lang="en">Harry Potter</title> <author>J K. Rowling</author> <year>2005</year> 29.99 </book> <book category="WEB"> <title lang="en">XQuery Kick Start</title> <author>James McGovern</author> <author>Per Bothner</author> <author>Kurt Cagle</author> <author>James Linn</author> <author>Vaidyanathan Nagarajan</author> <year>2003</year> 49.99 </book> </bookstore>

生成实体类代码如下： ... @XmlElement(name = "year") private String year; @XmlElement(name = "price") private String price; } } 这样，就可以使用bookList访问每本书的信息了。

#include<iostream>#include<string>using namespace std;class Book;class Date{ private: int year; int month; int day; public: Date(int year_, int month_, int day_); Date(Date &q); friend class Book;};class Book{ private: string name; string author; string isbn; double price; Date date; public: Book(string name_, string author_, string isbn_, Date date_, double price_); Book(Book &p); void printInfo(); };Date::Date(int year_, int month_, int day_):year(year_),month(month_),day(day_){}Date::Date(Date &q){ year=q.year; month=q.month; day=q.day;}Book::Book(string name_, string author_, string isbn_, Date date_, double price_):name(name_),author(author_),isbn(isbn_),date(date_),price(price_){ }Book::Book(Book &p){ name=p.name; author=p.author; isbn=p.isbn; price=p.price; date=p.date;}void Book::printInfo(){ cout<<name<<" "<<author<<" "<<isbn<<" "<>year>>month>>day; Date date(year,month,day); cin>>name>>author>>isbn>>price; Book b(name,author,isbn,date,price); b.printInfo(); return 0;}这个代码为什么有[错误] no matching 函数 对于 call 到 'Date::Date()'。

year = year_; month = month_; day = day_; } Date::Date(const Date& q) { year = q.year; month = q.month; day = q.day; } 或者在编译时添加 -std=c++11 参数启用 C++11 支持。

cinema数据库 film表 filmname(char(20)) year (char(20)) price(int(20)) abc 2022 35 def 2021 40 uvw 2020 38   actor表 filmname(char(20)) actor(char(20)) abc zhangsan def lisi uvw wangwu   1.     查询film表中的所有字段的数据   2.     查询film表中filmname，year字段的数据   3.     查询price字段的平均值   4.     查询filmname字段为abc的对应的year值   5.     查询所有字段的数据，按照price的升序排列   6.     查询所有字段的数据，且要求是price>37   7.     查询每个影片的filmname，year，price，actor字段的数据   8.     修改film表中filmname为abc的year为2023   9.     创建一个名为total的变量，并将所有price字段的值累加之后赋值给total

7. 查询每个影片的filmname，year，price，actor字段的数据： sql SELECT film.filmname, film.year, film.price, actor.actor FROM film INNER JOIN actor ON film.filmname = actor.filmname; 8. 修改...

java解析这段xml：<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?><bookstore> <book category="children"> <title lang="en">Harry Potter</title> <author>J.K. Rowling</author> <year>2005</year> 29.99 </book> <book category="web"> <title lang="en">Learning XML</title> <author>Erik T. Ray</author> <year>2003</year> 39.95 </book></bookstore>

Element price = (Element) book.getElementsByTagName("price").item(0); // 输出书籍信息 System.out.println("Title: " + title.getTextContent()); System.out.println("Author: " + author.getTextContent...

给出各拟合曲线的误差MSE：import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt from scipy.stats import zscore import numpy as np from sklearn import linear_model from sklearn.preprocessing import PolynomialFeatures data = np.loadtxt('tb.txt', delimiter=',') # a=data[:,0] area = data[:, 0] price = data[:, 1] length = len(area) area = np.array(area).reshape([length, 1]) price = np.array(price) minx = min(area) maxx = max(area) x = np.arange(minx, maxx).reshape([-1, 1]) poly=PolynomialFeatures(degree=2) poly3=PolynomialFeatures(degree=3) poly4=PolynomialFeatures(degree=4) #poly5=PolynomialFeatures(degree=5) area_poly=poly.fit_transform(area) area_poly3=poly3.fit_transform(area) area_poly4=poly4.fit_transform(area) linear2 = linear_model.LinearRegression() linear2.fit(area_poly, price) linear3 = linear_model.LinearRegression() linear3.fit(area_poly3, price) linear4 = linear_model.LinearRegression() linear4.fit(area_poly4, price) #查看回归方程系数 print('Cofficients:',linear4.coef_) #查看回归方程截距 print('intercept',linear4.intercept_) plt.scatter(area, price, color='red') plt.plot(x, linear2.predict(poly.fit_transform(x)), color='blue') plt.plot(x, linear3.predict(poly3.fit_transform(x)), linestyle='--') plt.plot(x, linear4.predict(poly4.fit_transform(x)), linestyle='-.') plt.legend(['degree=0','degree=2','degree=3','degree=4']) plt.xlabel('Year') plt.ylabel('Price') plt.show() # 2022 year_2022 = np.array([[2022]]) area_2022_poly = poly.transform(year_2022) area_2022_poly3 = poly3.transform(year_2022) area_2022_poly4 = poly4.transform(year_2022) price_2022_degree2 = linear2.predict(area_2022_poly) price_2022_degree3 = linear3.predict(area_2022_poly3) price_2022_degree4 = linear4.predict(area_2022_poly4) print("Predicted price in 2022 (degree=2):", price_2022_degree2[0]) print("Predicted price in 2022 (degree=3):", price_2022_degree3[0]) print("Predicted price in 2022 (degree=4):", price_2022_degree4[0]) # 2023 year_2023 = np.array([[2023]]) area_2023_poly = poly.transform(year_2023) area_2023_poly3 = poly3.transform(year_2023) area_2023_poly4 = poly4.transform(year_2023) price_2023_degree2 = linear2.predict(area_2023_poly) price_2023_degree3 = linear3.predict(area_2023_poly3) price_2023_degree4 = linear4.predict(area_2023_poly4) print("Predicted price in 2023 (degree=2):", price_2023_degree2[0]) print("Predicted price in 2023 (degree=3):", price_2023_degree3[0]) print("Predicted price in 2023 (degree=4):", price_2023_degree4[0])

print("Predicted price in 2022 (degree=4):", price_2022_degree4[0]) # 2023 year_2023 = np.array([[2023]]) area_2023_poly = poly.transform(year_2023) area_2023_poly3 = poly3.transform(year_2023) ...

解释代码for item in all_data: result = re.search(r'\((.+?),(.+?),(.+?)\),(.+?)\]', str(item)) # 每一条的结果 item_year = str(int(result.group(1)) + int(result.group(2)) // 12) # 12月其实是来年1月 item_month = str(int(result.group(2)) % 12 + 1) # 月份与实际差1,注意结果为13月是来年1月 item_day = result.group(3) if date_base.year == 9999: # 等于0001说明是第一个日期 date_base = date_base.replace(int(item_year), int(item_month), int(item_day)) today = date_base.replace(int(item_year), int(item_month), int(item_day)) delta = today - date_base date_data.append(delta.days + 1) item_price = float(result.group(4)) price_data.append(item_price) # 将价格加入数组 item_json = {"year": item_year, "month": item_month, "price": item_price, "day": item_day } result_beforedump.append(item_json) avg_price = avg_index / (avg_index + 1) * avg_price + item_price / (avg_index + 1) avg_index = avg_index + 1

这段代码是对一个数据集进行处理，具体来说，它首先使用正则表达式从每个条目中提取出年份、月份、日期和价格信息。然后，它将年份和月份转换为一个日期，并计算出该日期与一个基准日期之间的天数差。这些日期差值被...

public Car(int year, string manufacturer, string model, double price, bool isDrivable = true) { this.year = year; this.manufacturer = manufacturer; this.model = model; this.price = price; this.isDrivable = isDrivable; }解释以上代码

它接受5个参数：year，manufacturer，model，price和isDrivable，并将它们分别赋值给类中对应的属性。 其中，isDrivable是一个可选参数，其默认值为true。这意味着，如果在创建Car对象时没有指定isDrivable的值，则...

解释代码：for item in all_data: result = re.search(r'\((.+?),(.+?),(.+?)\),(.+?)\]',str(item)) ##每一条的结果 item_year = str(int(result.group(1)) + int(result.group(2))//12) ##12月其实是来年1月 item_month = str(int(result.group(2))%12+1) ##月份与实际差1,注意结果为13月是来年1月 item_day = result.group(3) if date_base.year == 9999: ##等于0001说明是第一个日期 date_base = date_base.replace(int(item_year),int(item_month),int(item_day)) today = date_base.replace(int(item_year),int(item_month),int(item_day)) delta = today - date_base date_data.append(delta.days+1) item_price = float(result.group(4)) price_data.append(item_price) ##将价格加入数组 item_json = {"year": item_year, "month": item_month, "price": item_price, "day": item_day } result_beforedump.append(item_json) avg_price = avg_index/(avg_index+1)*avg_price + item_price/(avg_index+1) avg_index = avg_index + 1

在每个元素中，使用正则表达式搜索出括号内的四个值：两个整数和两个浮点数，然后将这些值分别赋值给变量'result'、'item_year'、'item_month'、'item_day'和'item_price'。 接下来的代码块中，它首先判断是否为第...

用另一种方式表达 public Car(int year, string manufacturer, string model, double price, bool isDrivable = true) { this.year = year; this.manufacturer = manufacturer; this.model = model; this.price = price; this.isDrivable = isDrivable; }

这是一个 C# 中的构造函数，它有五个参数：年份 year、制造商 manufacturer、型号 model、价格 price 和可驾驶性 isDrivable，其中 isDrivable 参数有一个默认值 true。构造函数的作用是创建一个名为 ...

Use c # to complete the following code,Creating a Car class A class is a self-contained piece of software that is able to function on it own. We will model a car in software. Car Class Properties Year : int «private set» Manufacturer : string «private set» Model : string «private set» IsDrivable : bool «private set» Price : double «private set» Methods«constructor» Car(year : int, manufacturer : string, model : string, price : double, isDrivable: bool = true) PrintInfo() : void Description of field members: 1. year: this private member represents the year value of this object 2. manufacturer: this private member represents the manufacturer of this car 3. model: this private member represents the model of this car 4. isDrivable: this private member indicates if this car be driven 5. price: this private member represents the selling price of this car Constructor: 1. public Car(int year, string manufacturer, string model, double price, bool isDrivable = true): this is the constructor of this class. It takes five arguments and assigns them to the appropriate fields. You will assume that all the arguments will be sane (i.e. the values will not break your program). Apology: UML and some newer languages specify the type after the identifier. C# on the other hand requires that you specify the type and then the identifier

Console.WriteLine($"Year: {Year}, Manufacturer: {Manufacturer}, Model: {Model}, IsDrivable: {IsDrivable}, Price: {Price}"); } } This code defines a Car class with the specified properties and ...

def dataSorting(): import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt df = pd.read_excel('house unit price.xlsx') grouped = df.groupby('MSZoning')['unitPrice'].mean().sort_values(ascending=False) fig, ax=plt.subplots(figsize=(8,6)) ax.bar(grouped.index, grouped.values, color='blue') ax.set_title('Average Unit Price by MSZoning', fontsize=16) ax.set_xlabel('MSZoning', fontsize=14) ax.set_ylabel('Average Unit Price', fontsize=14) ax.set_xticklabels(['C','FV','NA','RH','RL','RM'], fontsize=12) plt.savefig('house unit price.png', dpi=300) plt.show() def dataGroup(): import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt df = pd.read_excel('house unit price.xlsx') grouped = df.groupby('YrSold')['unitPrice'].mean() plt.bar(grouped.index.astype(str), grouped.values, color='green') plt.xlabel('Year Sold') plt.ylabel('Unit Price') plt.xticks(rotation=45) plt.title('Average Unit Price by Year Sold') plt.savefig('house year unit price.png', dpi=300) plt.show()请详细说明以上程序涉及到所有知识点

2. 数据处理：使用 pandas 库的 groupby() 函数对数据进行分组和聚合操作，得到指定列的均值。 3. 数据可视化：使用 matplotlib 库中的 bar() 函数绘制条形图，设置图表属性如标题、轴标签、刻度标签等，并使用 ...

请你按照检查修改以下代码，要求高质量代码，要求可维护性、可靠性、适应性、可测试性、安全性高。代码如下：'''import struct import pandas as pd def read_dat(file_path): with open(file_path, 'rb') as f: data = f.read() data_len = len(data) n = data_len // 32 result = [] for i in range(n): start = i * 32 # 解析日期和时间 date, time = struct.unpack('<HH', data[start:start+4]) year = date // 2048 + 2004 month = date % 2048 // 100 day = date % 100 hour = time // 60 minute = time % 60 # 解析价格和成交量 open_price, high_price, low_price, close_price = struct.unpack('<IIII', data[start+4:start+20]) open_price /= 100 high_price /= 100 low_price /= 100 close_price /= 100 amount, volume = struct.unpack('<fi', data[start+20:start+28]) # 添加到结果列表中 result.append([year, month, day, hour, minute, open_price, high_price, low_price, close_price, amount, volume]) # 将结果转化为DataFrame并返回 return pd.DataFrame(result, columns=['year', 'month', 'day', 'hour', 'minute', 'open_price', 'high_price', 'low_price', 'close_price', 'amount', 'volume']) def save_csv(file_path): # 读取5分钟数据并保存为CSV格式 df_5min = read_dat(file_path + 'sz000001.lc5') df_5min.to_csv(file_path + 'sz000001_5min.csv', index=False) # 读取1分钟数据并保存为CSV格式 df_1min = read_dat(file_path + 'sz000001.lc1') df_1min.to_csv(file_path + 'sz000001_1min.csv', index=False) # 指定文件路径并保存为CSV格式 save_csv('d:\\')'''

return pd.DataFrame(result, columns=['year', 'month', 'day', 'hour', 'minute', 'open_price', 'high_price', 'low_price', 'close_price', 'amount', 'volume']) # 读取数据文件并保存为CSV格式 def save_csv...

用用c #写以下代码,使用get方法表示以下代码this.year = year; this.manufacturer = manufacturer; this.model = model; this.price = price; this.isDrivable = isDrivable;

假设代码是在一个名为"Car"的类中...在上面的代码中，我们创建了5个属性：Year，Manufacturer，Model，Price和IsDrivable，每个属性都通过get方法来获取其值。最后，我们在构造函数中使用this关键字来给每个属性赋值。

用c#写一下代码，使用get和set方法表示以下代码，this.year = year; this.manufacturer = manufacturer; this.model = model; this.price = price; this.isDrivable = isDrivable;

在上面的代码中，我们创建了5个属性：Year，Manufacturer，Model，Price和IsDrivable，每个属性都通过get和set方法来获取和设置其值。最后，我们在构造函数中使用this关键字来给每个属性赋值。当我们给这些属性赋值...
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高清艺术文字图标资源，PNG和ICO格式免费下载

资源摘要信息:"艺术文字图标下载" 1. 资源类型及格式：本资源为艺术文字图标下载，包含的图标格式有PNG和ICO两种。PNG格式的图标具有高度的透明度以及较好的压缩率，常用于网络图形设计，支持24位颜色和8位alpha透明度，是一种无损压缩的位图图形格式。ICO格式则是Windows操作系统中常见的图标文件格式，可以包含不同大小和颜色深度的图标，通常用于桌面图标和程序的快捷方式。 2. 图标尺寸：所下载的图标尺寸为128x128像素，这是一个标准的图标尺寸，适用于多种应用场景，包括网页设计、软件界面、图标库等。在设计上，128x128像素提供了足够的面积来展现细节，而大尺寸图标也可以方便地进行缩放以适应不同分辨率的显示需求。 3. 下载数量及内容：资源提供了12张艺术文字图标。这些图标可以用于个人项目或商业用途，具体使用时需查看艺术家或资源提供方的版权声明及使用许可。在设计上，艺术文字图标融合了艺术与文字的元素，通常具有一定的艺术风格和创意，使得图标不仅具备标识功能，同时也具有观赏价值。 4. 设计风格与用途：艺术文字图标往往具有独特的设计风格，可能包括手绘风格、抽象艺术风格、像素艺术风格等。它们可以用于各种项目中，如网站设计、移动应用、图标集、软件界面等。艺术文字图标集可以在视觉上增加内容的吸引力，为用户提供直观且富有美感的视觉体验。 5. 使用指南与版权说明：在使用这些艺术文字图标时，用户应当仔细阅读下载页面上的版权声明及使用指南，了解是否允许修改图标、是否可以用于商业用途等。一些资源提供方可能要求在使用图标时保留作者信息或者在产品中适当展示图标来源。未经允许使用图标可能会引起版权纠纷。 6. 压缩文件的提取：下载得到的资源为压缩文件，文件名称为“8068”，意味着用户需要将文件解压缩以获取里面的PNG和ICO格式图标。解压缩工具常见的有WinRAR、7-Zip等，用户可以使用这些工具来提取文件。 7. 具体应用场景：艺术文字图标下载可以广泛应用于网页设计中的按钮、信息图、广告、社交媒体图像等；在应用程序中可以作为启动图标、功能按钮、导航元素等。由于它们的尺寸较大且具有艺术性，因此也可以用于打印材料如宣传册、海报、名片等。 通过上述对艺术文字图标下载资源的详细解析，我们可以看到，这些图标不仅是简单的图形文件，它们集合了设计美学和实用功能，能够为各种数字产品和视觉传达带来创新和美感。在使用这些资源时，应遵循相应的版权规则，确保合法使用，同时也要注重在设计时根据项目需求对图标进行适当调整和优化，以获得最佳的视觉效果。
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管理建模和仿真的文件

管理Boualem Benatallah引用此版本：布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学，1996年。法语。NNT：电话：00345357HAL ID：电话：00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交HAL是一个多学科的开放存取档案馆，用于存放和传播科学研究论文，无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构，也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire
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DMA技术：绕过CPU实现高效数据传输

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mui框架HTML5应用界面组件使用示例教程

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