forecasting

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    R에서 얻은 예측 패키지를 시계열 분석 및 예측에 가장 적합한 솔루션으로 찾았습니다. 파이썬에서 사용하고 싶습니다. rpy를 사용하고 파이썬에서 예측 패키지를 가져온 후에 사용할 수 있습니까?

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    실제로 두 개의 다른 시계열 데이터에 대한 예측 그래프를 비교하고 싶습니다. 나는 매월 관찰 된 두 가지 다른 도시 비 데이터에 대해 5 년간의 데이터를 가지고있다. 이를 위해 나는 5 년간의 시계열에 대한 그래프를 그리고 두 도시에 대한 예측 패키지를 사용하여 앞으로 2 년 동안 그래프를 그렸다. 이제 나는이 두 그래프와 2 년 동안의 그들의 미래 예측을

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    ME, MAD, MSE, SDE에서 예측 방법을 결정하는 방법은 무엇입니까? 예를 들어, 에는 4 가지 방법이 있습니다. 그러나 값은 서로의 오류 중에서 항상 크거나 작지는 않습니다. 그래서 예측 방법의 방법을 어떻게 결정할 수 있습니까?

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    내가 R 프로그래밍에 아주 새로운 오전하지만 난 내 문제에 대해 아무것도 찾을 수 없습니다 구축 고해상도 데이터 (하프 타임 데이터)로부터의 예측 패키지. 예측을 온라인으로 수행하고 싶습니다. 그래서 매번 맞는 것을 계산하는 것이별로 유용하지 않다고 생각하는 이유입니다. 그러므로 나는 모델에 이미 장착 모델을 통과하고 새로운 데이터를 사용하는 방법을 좋아한

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    나는 계절 번 시리즈 시뮬레이션 패키지 예측을 사용하고 난 두 가지 질문이 선택권. 기본적으로 TRUE로 설정되어 있습니다. 시리즈의 미래 값을 예측하려면 그렇게해야한다고 생각하지만 future = FALSE 인 시뮬레이션의 사용법을 이해하지 못합니다. 2) simulate.Arima 기능은 기본적으로 한 traditionnal arima.sim 하나에 대

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    나는 많은 시간 시리즈 (5,000+)에서 예측하고 있습니다. 상위 계층에서 예측을 수행 한 다음 각 SKU에 예측을 할당하면 계층 적 접근 방식으로이 작업을 수행하려고합니다. 상위 수준 (하향식)에서 예측을 수행하는 동안 하위 지리 수준의 세부 정보로 확대하려면이 작업을 수행 할 필요가 있습니다. 예를 들어, 아래에서 내가 생각하고있는 구조의 샘플을 볼

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    IT는 knitr 스크립트에 forecast 패키지에서 auto.arima를 실행하면 항상 경고가 발생하는 것으로 보인다 - 내가 정상 R. 마크 다운 예제 코드 knitr 에서 실행할 때이 경고를하지 않습니다 Wher : ```{r} library(forecast) ``` Spurious warning from forecast and knitr =

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    forecast package과 함께 R을 사용하여 일부 시계열 모델을 구축했습니다. 지금은 tbats 함수를 사용하여 여러 계절 데이터를 다루고 있습니다. 적합 모델을 플롯하면 시계열 구성 요소가있는 플롯이 표시됩니다. 제 질문은 정확히 slope 구성 요소가 의미하는 것은 무엇입니까? (나는 문서에서 그것을 찾을 수 없었다). 코드 : fit <- tb

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    나는 forecast 패키지를 사용하고 있습니다. d.ts은 시계열이라고 가정합니다. 내가 plot(forecast(d.ts))을 사용할 때, 예측에 불확실성을 나타내는 예측 선과 음영 처리 된 영역을 더한 내 시간 시리즈 플롯을 얻습니다. 나는 그 선 (중앙 추정치)을 생략하고 싶다. 분명히 forecast(d.ts) 개체에서 Forecast 열을 수동으

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    Matlab을 사용하여 시계열 프로세스를 시뮬레이션하려고합니다. ??? Undefined function or method 'arima' for input arguments of type 'double'. 는 매트랩 matlab에 대한 기능이 포함되어 있습니까 : 나는 다음과 같은 오류가 model = arima(1,0,1); [fit,VarCov] =