forecasting

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가상의 회사에 대한 월간 시계열 데이터 집합 마케팅 비용을 사용하여 예측을 만들려고합니다. 데이터는 다음과 같이 보입니다 : 향후 매출을 예측하는 선형 회귀 분석을 사용하여 을, 나는 다음과 같은 결과를 얻을 : 내 문제는 마케팅 비용의 계절 (에있다 예를 들어 여름철에 더 높습니다). 계절성을 포함하여 미래의 달의 예측 가치로 계산하는 것이 이상적입니다.

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다른 API를 호출 한 후 자바 스크립트 API가 반환됩니다.

//app.js const SEARCH_VIEW = document.getElementById('search_view'); const RESULTS_VIEW = document.getElementById('results_view'); const FORECAST_VIEW = document.getElementById('forecast_view')

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플롯을 사용하여 예측 선을 완료하는 방법은 무엇입니까?

숫자로 예측할 수있는 R 스크립트를 작성했습니다. # Load Forecast library library(forecast) # Load dataset bwi <- read.csv(file="C:/Users/nsoria/Downloads/AMS Globales/TEC_BWI.csv", header=TRUE, sep=';', dec=",") # C

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SAS에서 성장률 변수로 변수를 반복적으로 전진

SAS에 패널/종단 데이터 세트가 있습니다. 하나의 필드는 클래스 또는 유형을 나타내며, 다른 하나는 중단되지 않은 시점이고, 다른 하나는 관찰 된 기록이고 다른 하나는 상기 기록의 로그 차이 예측입니다. 새로운 필드를 추가하고 싶습니다 : 이력 필드는 예측 필드에 의해 진행됩니다. 그래서 시간 필드가 '미래'에 있다면, 로그 지연 예측 변수의 exp로 곱

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ROBETS 시계열 예측 모델을 다시 쓰는 중 오류가 발생했습니다.

R에서 ROBETS를 사용하여 예측을하고 있습니다. 장기간에 걸쳐 모델을 다시 훈련해야합니다. library(robets) ts.train <- ts(c(60,209,51,34,208,64,122,99,82,194,136,177,110,332,300,151,128,206,129,92,164,814,1286,826,893,949,1014,830,877,60

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R :: 예측 2 요인 예측

제품 및 쇼핑몰에 관한 예측을 수행해야합니다. 내 데이터 세트의 일부. date mall product price 01.01.2017 mall1 prod1 94 01.01.2017 mall1 prod1 65 01.01.2017 mall1 prod1 50 01.01.2017 mall1 prod1 92 01.01.2017 mall1 prod2 97

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RIM의 ARIMA 루프

저는 R에 익숙하지 않고 최적의 ARIMA 모델을 찾는 데 문제가 있습니다. 지금까지 추세와 계절적 구성 요소를 모델링했으며 이제 ARIMA 모델로 순환 구성 요소를 모델링하려고합니다. 나는 결국 시간 변수, 계절 변수 및 ARIMA 변수에 대한 계수를 포함하도록 결과를 출력합니다. 루프를 사용하여 최적의 ARIMA 모델과 계수를 찾으려고 시도했지만이 메시

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여러 시계열을 사용하여 데이터 프레임에서 tsclean을 수행하는 방법

hts 패키지를 기반으로 예측을 만드는 중이지만 지금까지는 이상치와 누락 된 값에 대한 데이터를 정리해야합니다. 예상 패키지의 tsclean 기능을 사용하려고 생각했습니다. 내 데이터를 데이터 프레임에 여러 열 (시계열)로 저장하여 정리하고 싶습니다. 한 번만 세리가있을 때 작동 할 수있는 함수를 얻을 수 있지만 꽤 많은 일을하기 때문에 이것을 수행하는 현

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시계열 예측 점에서 x 축에 마침표 대신 날짜로 표시하는 방법은 무엇입니까?

내가 단순한 시계열 데이터 세트를 가지고 : DF1을, 같은 형식 : Item | Date | Var 1 | 20000101 | 12 2 | 20000102 | 13 3 | 20000103 | 16 4 | 20000104 | 18 5 | 20000105 | 29 6 | 20000106 | 3

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분기 별 예측 r을 연간 단위로 변환

분기 별 데이터를 기반으로 분기 별 예측을 생성하려면 library(forecast)을 사용하고 있습니다. 내 예측은 forecast 개체에 저장됩니다. 나는 그것들을 상응하는 연례 가치로 바꾸기위한 우아하고 단순한 방법을 찾고 모든 4 분의 4의 평균을 취하고있다. forecast 패키지에는이 작업을 수행 할 수있는 옵션이 있습니까? 또는 분기 별 가치를