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时间序列分析实验心得,用excel进行时间序列分析心得

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ResNet的实现时间序列分类时间序列是一段时间内测得的数据，数据的顺序决定了序列的类别 。SPSS的时间序列-3/怎么做3.3时间序列-3.3.1时间序列概述1，基本概念(1) -1/ ， 表现研究对象在一定时期内的变化过程 ， 寻找分析事物的变化特点、发展趋势和规律 。

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2、maSigPro处理时间 序列转录组数据maSigPro的全称是MicroarraySignificantProfiles，采用两步回归策略 。第一步是选择基因 。首先 ， 你可以使用统计程序来识别具有显著表达变化的基因 。第二步是选择变量，并对随着时间推移表达发生显著变化的基因进行聚类和可视化 。这可以用回归的方法来解决，其中把时间作为一个数量变量，把实验条件作为一个分类变量，这样就可以改变分析趋势 。

Data.abiotic是一个芯片表达数据集 ， 每行一个基因 ， 每列一个样本/条件/重复 。MaSigPro也可以处理RNAseq数据，但是maSigPro没有算法来标准化聚合数据 。数据读取前需要进行标准化，edgeR得到的cpm可以作为maSigPro的读取数据集 。e design . abiotic is实验design table，行名是data.abiotic (read data)列名 ， Time是时间信息，Replicate是生物重复信息，生物重复用相同的数字表示 。

3、时间 序列笔记-ARIMA模型在datacamp网站上记下课程“Timeseriewithr”曲目“Arimamodelingwithr”的笔记 。知识有限，错误在所难免，请大家指教 。学习课程为“ARIMAModelingwithR”，主要使用astsa包 。除非另有说明 ， 笔记中使用的所有数据均来自datacamp课程 。ARIMA模型的知识点并不比ARMA模型多，所以这篇笔记主要是基于一个真实的数据习题，还有一些事情是ARMA模型笔记在分析期间没有提到的 。

4、几种典型的时间 序列及 序列的运算

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