Hyndman의 forecast 패키지를 사용하여 주간 단위로 다소 정확한 tbats 예측치를 산출하지만 휴일에는 심각한 오류가 있습니다. 모델에 휴일을 포함하려면 어떻게해야합니까? 또한 아리마는 나의 주간 데이터에 잘 맞지 않는 것으로 나타났습니다. 그래서 휴일은 아리마가 아닌 방식으로 추가되어야합니다. 나는 두 가지 해결책을 보았습니다. 하나는 http
R의 fit 및 summary 기능을 이해하고 있는지 확인하고 싶습니다. x = ts(MyData)
train = x[1:80,1]
test = x[81:length(x), 1]
fit = arima(train, order=c(1,1,0))
summary(fit, test)
내가 summary 시간에 대한 장착 모델을 비교합니다 나의 생각, 내가
나는 질병 D로 진단 된 후 특정 질병 D. 을 앓고있는 환자에 대해이 보험 청구 데이터를 가지고, 환자는 각종 치료에 대한 주장을합니다. 각각의 주장에는 진단 주장이 제기 된 후 일 수, 청구 금액 및 몇 가지 다른 범주 형 변수에 대한 데이터가 있습니다. 이 데이터를 사용하여 향후 12 개월 이내에 각 환자가 청구 할 금액을 예측해야합니다. 나는 시계열
나는 diff (1)로 고정되어 있지 않은 시계열을 가지고있다. 여기 시험 : # Augmented Dickey-Fuller Test Unit Root/Cointegration Test #
The value of the test statistic is: -5.0157
# KPSS Unit Root/Cointegration Test #
The valu
Forecast.gts 함수를 사용하여 예측을 작성하는 데 어려움을 겪고 있습니다. 오류 메시지가 나거나 이해가 안되며 어디서 볼 것인지에 대한 지침이 필요하다는 경고가 표시되므로 올바른 예측을 설정하는 방법을 찾을 수 있습니다. 내가 실행 해요 코드는 다음과 같습니다 내가지고있어 SFA4 <- ts(SFA4, frequency=12, start=c(201
지난 36 개월의 날짜를 사용하여 37 개월 동안의 수익 추정치를 작성하고이를 180 번 계속 수행하려고합니다. 나는. 38 개월 동안 나는 39 개월 동안 2-37 개월의 데이터를 사용하고 있습니다. 3-38 번을 사용하고 있습니다. 지금까지 해낸 은 이것이다 : # data point 37
x_36 <- Data_Question_5$BDI[1:36]
SPSS에 내 데이터 집합을로드하여 예측을 수행합니다. 데이터 예제. (빨간색 화살표를 보면) Data_ x1 x2
1 oct 2017 3750,179792 11488,58111
2 oct 2017 3846,066274 11984,01865
3 oct 2017 3894,418165 12265,66877
4 oct 2017 4009,801974
저는 약간의 연구를 수행했으며 솔루션을 찾는 데 막혔습니다. 나는 XTS를로드 한 후 (다음 코드를 실행 한 Claims 날짜 참조 목록 : 나는 보험 청구 및 장애 날짜에 시계열 데이터를 가지고, 아주 기본적인 데이터 프레임은,의 데이터를 부르 자 (I 달 당 주장의 수를 탈옥/카운트 필요 해요 그러나 data = read.csv('Claims1.csv'