用R写代码 library fpp3 使用aus_accommodation数据集,对于每个州,拟合一个动态回归模型的消费物价指数调整的收入与季节性虚拟变量,一个分段线性时间趋势与一个节点在2008年Q1的ARIMA误差。用R写成代码并展示代码
时间: 2023-03-15 07:15:10 浏览: 64
library(fpp3)# Load data
data <- aus_accommodation# Fit a dynamic regression model
dyn.reg <- dynlm(log(income) ~ log(price) + season + trend + arima_error (1,1,1) * L(2008,1), data = data)# Show the code
dyn.reg
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用R写代码 library fpp3 使用aus_accommodation数据集,首先计算CPI调整后的收入,并绘制出每个州的结果,然后对于每个州,拟合一个动态回归模型的消费物价指数调整的收入与季节性虚拟变量,一个分段线性时间趋势与一个节点在2008年Q1的ARIMA误差。用R写成代码并展示代码
我可以为您提供参考代码:
library(fpp3)
aus_accommodation <- window(aus_accommodation, start = 2009)
# Calculate CPI-adjusted income
aus_accommodation$cpi_adj_income <- aus_accommodation$income/aus_accommodation$cpi# Plot results for each state
aus_accommodation %>%
group_by(state) %>%
ggplot(aes(x = date, y = cpi_adj_income)) +
geom_line() +
facet_wrap(~state)# Fit dynamic regression models for each state's CPI-adjusted income
aus_accommodation %>%
group_by(state) %>%
tslm(cpi_adj_income ~ trend + season +
ss(date, 1, 1) + arima(date, order = c(0,1,1)))
用scala写一个布隆过滤器方法,一个集合有百万数据,在这个集合中每个元素都需要和其他元素做比较,判断是否为其他元素的子集。
可以使用BloomFilter库来实现布隆过滤器,以下是Scala代码示例:
import com.google.common.hash.{BloomFilter, Funnels}
val expectedInsertions = 100000
val fpp = .01
val bloomFilter = BloomFilter.create(Funnels.stringFunnel(), expectedInsertions, fpp)
// 添加元素到布隆过滤器
bloomFilter.put("element1")
bloomFilter.put("element2")
// ...
// 判断元素是否在布隆过滤器中
val existsInFilter = bloomFilter.mightContain("element1")
注意,布隆过滤器并不能完全保证元素的存在性,只能提供一定的误判率。因此,在实际使用中,需要根据具体情况选择合适的期望插入元素数量和误判率。
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