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
t에서 시즌을 제거하고 싶습니다. 이 특정 TS는 매일 발생하며 매년 및 매주 계절별주기가 있습니다 (빈도 365 및 7). 두 가지를 모두 제거하려면 트렌드 및 나머지를 추출하고 새 TS의 빈도를 7로 설정하고 반복하기 전에 주파수를 365로 설정하여 TS에서 stl()을 수행해 보았습니다. 이것은 잘 작동하지 않는 것 같아서 그것이 내 접근 방식인지 또
나는 외생 변수가있는 벡터 자동 회귀 모델을 사용하여 계절성을 가진 일일 주문을 모델링하고 있습니다. 모델에 맞는 함수가있는 'vars'패키지를 사용했습니다. 외생 변수를 사용하지 않고 예측이 가능하지만 반드시 포함시켜야합니다. 내가 그들을 포함 시켰을 때, 나의 예측은 NA로 나타났다. 나는 이것이 왜 일어나고 있는지 이해하지 못한다. 내 외생 변수의 매
시계열 : 나는 단순히 를 입력 할 수 있습니다 deseasonalize하기 위해 : # Monthly Airline Passenger Numbers 1949-1960
data(AirPassengers)
data = data.frame(AirPassengers)
data
#Transform to time series
ts.data1 = ts(da