4 개의 ARMA 모델 집합에서 모델 수정을 통해 롤링 예측을 생성하려면 다음과 같은 "for"루프가 있다고 가정합니다. 나는이 주제에 이전 게시물을 기반으로 코드를 내장 (링크 참조 : https://stats.stackexchange.com/questions/208985/selecting-arima-order-using-rolling-forecast)
R 엔진을 사용하여 예측 실험을 만듭니다. 내 데이터 소스 피벗, 따라서 행별로 전달해야합니다. 출력은 단일 행 예측과 잘 맞습니다. 그러나 여러 행을 채울 때 첫 번째 레코드에 대해서만 단일 행 출력을 제공합니다. 다음과 같이 내가 루프 내 결과를 시도하고 : # Map 1-based optional input ports to variables
data
"DATE"및 "GOLD PRICE"변수를 가진 금 가격 데이터 세트가 있습니다. R의 모든 사전 처리 단계를 수행 한 후 데이터 프레임 개체를 ts 또는 xts 함수에 의해 시계열로 변환하고 adf를 통해 정지 상태인지 확인합니다 테스트. 이제 예측 라이브러리를 활성화하여 auto.arima 함수를 실행하고 다음 10 개의 값을 예측합니다. 내가 일기 예
R의 forecast 패키지에서 ets 함수를 사용할 때 opt.crit="amse" 일 때 어떤 목적 함수가 최적화됩니까? documentation는 "처음 nmse 예측 시야에 걸쳐 평균 MSE를"언급 (. 나는 선형 첨가제 모델을 피팅하고있어), 그래서 그 것이다 (MSE_1 + MSE_2 + ... + MSE_nmse)/nmse
MSE_i는 평균
저는 R이 처음입니다. 제가 시도하려는 것은 시간별 분해를 제공하는 시계열을 분해하는 것입니다., 이것은 내가 뭘하려 계절 및 정지 구성 요소를 추세 내 데이터를 분해하기 위해 Time traffic
6/7/2005 7:00 56718587433
6/7/2005 8:00 76456162968
6/7/2005 9:00 82534038485
6/7/20
ARMA 모델을 사용하여 모델 재 피팅을 사용하여 롤링 예측을 계산하는 다음 루프가 있다고 가정합니다. 나는 R에서 실행으로 library(forecast)
set.seed(1)
prices=rnorm(1963)
USDlogreturns=diff(log(prices))
h <- 1
train <- window(U
나는 시계열의 학습 데이터 값이 100이고 auto.arima를 사용하여 모델 순서와 계수를 찾는다 . 센서에서 스트리밍 값을 한 번에 하나씩 수신합니다. 하나의 값을 받으면 auto.arima에서 얻은 모델 객체로부터 다음 값 (one-step ahead/single value only)을 예측/예측해야합니다. 특정 사건에 따라 모델 계수를 업데이트하지만