@@ -403,15 +403,22 @@ conflicts_prefer(data.table::set, .quiet = TRUE)
403403 'devtools', 'Ipaper', 'knitr', 'kableExtra', 'tint', 'furrr',
404404 'tidyr', 'readr', 'lubridate', 'reprex', 'stringr', 'feather',
405405 'purrr', 'quantmod', 'tidyquant', 'tibbletime', 'timetk',
406- 'plyr', 'dplyr', 'dbplyr', 'magrittr', #'Rfast', 'Rfast2 ',
406+ 'plyr', 'dplyr', 'dbplyr', 'magrittr', 'arabic2kansuji ',
407407 'sarima', 'tidyverse', 'memoise', 'htmltools', 'formattable',
408- 'dtplyr', 'zoo', 'forecast', 'seasonal', 'magrittr',
408+ 'dtplyr', 'zoo', 'forecast', 'seasonal', 'magrittr', 'cnum',
409409 'seasonalview', 'rjson', 'rugarch', 'rmgarch', 'mfGARCH',
410410 'feather', 'sparklyr', 'jcolors', 'microbenchmark', 'dendextend',
411- 'vembedr', 'lhmetools', 'gtools', 'stringi', 'pacman', # 'TSA',
411+ 'vembedr', 'lhmetools', 'gtools', 'stringi', 'pacman', 'TSA',
412412 'profmem', 'ggthemes', 'flyingfox', 'htmltools', 'echarts4r',
413413 'viridis', 'hrbrthemes', 'profvis', 'fable', 'fabletools',
414- 'fable.prophet', 'Metrics', 'MLmetrics', 'microbenchmark')
414+ 'fable.prophet', 'Metrics', 'MLmetrics', 'microbenchmark',
415+ #'Rfast', 'Rfast2'
416+ )
417+
418+ ## cnum 是協助處理中文數字的R套件,提供轉換、識別及抽取中文數字的函數。
419+ ## cnum 是协助处理中文数字的R包,提供转换、识别及抽取中文数字的函数。
420+ # https://cran.r-project.org/web/packages/cnum/readme/README.html
421+ # devtools::install_github('elgarteo/cnum')
415422
416423# load_pkg(程序包)
417424suppressAll(lib(程序包))
@@ -684,7 +691,7 @@ source('函数/总汇结论.R')
684691 scroll_box(width = '100%', fixed_thead = TRUE, height = '500px')
685692```
686693
687- * 数据: ` r paste0(dim(日内指数平滑数据二零一八年一月结论), collapse = ' x ') ` *
694+ * 数据 : ` r paste0(num2c( dim(日内指数平滑数据二零一八年一月结论)[1], lang = 'sc'), '行 乘 ', num2c(dim(日内指数平滑数据二零一八年一月结论)[2], lang = 'sc'), '列 ') ` *
688695
689696#### 总汇二零一八年二月结论
690697
@@ -762,7 +769,7 @@ source('函数/总汇结论.R')
762769 scroll_box(width = '100%', fixed_thead = TRUE, height = '500px')
763770```
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765- * 数据: ` r paste0(dim(日内指数平滑数据二零一八年二月结论), collapse = ' x ') ` *
772+ * 数据 : ` r paste0(num2c( dim(日内指数平滑数据二零一八年二月结论)[1], lang = 'sc'), '行 乘 ', num2c(dim(日内指数平滑数据二零一八年二月结论)[2], lang = 'sc'), '列 ') ` *
766773
767774#### 总汇二零一八年三月结论
768775
@@ -840,7 +847,7 @@ source('函数/总汇结论.R')
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841848```
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843- * 数据: ` r paste0(dim(日内指数平滑数据二零一八年三月结论), collapse = ' x ') ` *
850+ * 数据 : ` r paste0(num2c( dim(日内指数平滑数据二零一八年三月结论)[1], lang = 'sc'), '行 乘 ', num2c(dim(日内指数平滑数据二零一八年三月结论)[2], lang = 'sc'), '列 ') ` *
844851
845852#### 总汇二零一八年四月结论
846853
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921- * 数据: ` r paste0(dim(日内指数平滑数据二零一八年四月结论), collapse = ' x ') ` *
928+ * 数据 : ` r paste0(num2c( dim(日内指数平滑数据二零一八年四月结论)[1], lang = 'sc'), '行 乘 ', num2c(dim(日内指数平滑数据二零一八年四月结论)[2], lang = 'sc'), '列 ') ` *
922929
923930#### 总汇二零一八年五月结论
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999- * 数据: ` r paste0(dim(日内指数平滑数据二零一八年五月结论), collapse = ' x ') ` *
1006+ * 数据 : ` r paste0(num2c( dim(日内指数平滑数据二零一八年五月结论)[1], lang = 'sc'), '行 乘 ', num2c(dim(日内指数平滑数据二零一八年五月结论)[2], lang = 'sc'), '列 ') ` *
10001007
10011008#### 总汇二零一八年六月结论
10021009
@@ -1074,7 +1081,7 @@ source('函数/总汇结论.R')
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10751082```
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1077- * 数据: ` r paste0(dim(日内指数平滑数据二零一八年六月结论), collapse = ' x ') ` *
1084+ * 数据 : ` r paste0(num2c( dim(日内指数平滑数据二零一八年六月结论)[1], lang = 'sc'), '行 乘 ', num2c(dim(日内指数平滑数据二零一八年六月结论)[2], lang = 'sc'), '列 ') ` *
10781085
10791086<br >
10801087
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11621169
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1244+ * 数据 : ` r paste0(num2c( dim(日内指数平滑数据二零一八年第二周结论)[1], lang = 'sc'), '行 乘 ', num2c(dim(日内指数平滑数据二零一八年第二周结论)[2], lang = 'sc'), '列 ') ` *
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12401247
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13161323
13171324#### 总汇二零一八年第四周结论
13181325
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13941401
13951402### 平滑周计
13961403
@@ -1761,6 +1768,8 @@ fable::ARIMA()
17611768
17621769```
17631770
1771+
1772+
17641773- [ The ARIMAX model muddle] ( https://robjhyndman.com/hyndsight/arimax )
17651774- [ ARIMAX Model and Forecast] ( https://real-statistics.com/time-series-analysis/time-series-miscellaneous/arimax-model-and-forecast )
17661775- [ Basic understanding of Time Series Modelling with Auto ARIMAX] ( https://www.analyticsvidhya.com/blog/2021/11/basic-understanding-of-time-series-modelling-with-auto-arimax )
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