ARMA 모델에 맞는 통계 모델을 사용하고 있습니다. data가 1 차원 배열이다 import statsmodels.api as sm
arma = sm.tsa.ARMA(data, order =(4,4));
results = arma.fit(full_output=False, disp=0);
. 나는에서 샘플 예측을 얻을 알고 : 이제 pred = re
forecast에 auto.arima 함수를 사용하여 모델을 피팅했습니다. 예를 들어 AR (1) 모델을 얻습니다. 그런 다음이 모델에서 잔차를 추출합니다. 이것은 원래 벡터와 동일한 수의 잔차를 어떻게 생성합니까? 이것이 AR (1) 모델이라면 잔차의 수는 원래 시계열의 차원보다 1 작아야합니다. 내가 뭘 놓치고 있니? 예 : require(forecas
예측을 생성하는 계절 데이터가 있습니다. 내가 수행하는 단계는 데이터를 비관 리화하는 단계, 비가 포인트에 대한 선형 회귀를 찾는 단계, 선형 회귀에서 몇 가지 점을 예측하는 단계 및 예측 데이터에 계절성을 추가하여 예측 데이터를 얻는 단계입니다. 내 입력은 꽤 사인 곡선이므로 모든 것이 잘 작동합니다. 미래에 예측할수록 예측 오류가 증가한다는 문제가 있습
저는 지난 600 일 동안 7 개국의 순 방문자수, 순 방문자수 및 페이지 뷰가있는 3 개 국가 및 데이터 세트의 수익, 주문, 방문수, 순 방문자수 및 페이지 뷰수가 포함 된 전자 상거래 데이터 집합을 보유하고 있습니다. 상점에는 전자 상거래 데이터가 제공되지 않으므로 7 개 국가에는 전자 상거래 데이터가 없습니다. 이 매장에서는 어떤 국가가 가장 수익성
I는 동일한 조건이 선택 fourier() 및 fourierf()에 사용되는지 여부를 확인하는 상대 R. 론 Hyndman의 우수한 forecast 패키지의 fourier() 및 fourierf() 기능을 사용하고있는 기능, I가 그려진 출력 용어의 일부. 이하는 ts.plot(data)을 사용한 원본 데이터입니다. 시계열에 364의 빈도가 있습니다 (참고
나는 느린 auto.arima 기능을 4 개의 듀얼 코어 CPU (우분투 13.04와 2.15.2를 사용하고있다)가있는 컴퓨터에서 실행함으로써 속도를 높이려고한다. 이 함수는 350,000 개의 데이터 포인트와 대략 50 개의 외생 변수를 갖는 시계열에 적합합니다. 아래 코드를 사용하고 있습니다. fit<-auto.arima(orders,xreg=exoge
관련 질문이 있습니다 about how ToUniversalTime works. 그러나 시간 변환에 대한 관련 정보는 과거에 시간 변환에 대한 관련 데이터베이스가 있음을 나타냅니다. 제 질문은 ToUniversalTime가 2070 년에 DST 변경이 언제 예고 될지 예측할 수 있습니까?