多个ts的auto.arima残差
是指在时间序列分析中，使用auto.arima模型对多个时间序列数据进行拟合后，得到的残差。
auto.arima是一种自动选择ARIMA模型的算法，它可以根据时间序列数据的特征自动选择最优的ARIMA模型。ARIMA模型是一种常用的时间序列模型，可以用来预测未来的数据趋势。
多个ts的auto.arima残差可以用于分析时间序列数据的预测误差，通过观察残差的分布和模式，可以评估模型的拟合效果和预测准确性。如果残差呈现随机分布，说明模型对数据的拟合效果较好；如果残差呈现明显的模式或者偏离随机分布，说明模型可能存在问题，需要进一步优化。
对于多个ts的auto.arima残差，可以使用各类编程语言进行计算和分析。在云计算领域，可以利用云原生技术将计算任务部署在云服务器上，提高计算效率和可扩展性。
在腾讯云的产品中，可以使用云服务器（https://cloud.tencent.com/product/cvm）进行计算任务的部署和运行。云服务器提供了丰富的计算资源和强大的网络性能，可以满足多个ts的auto.arima残差计算的需求。
总结：多个ts的auto.arima残差是指在时间序列分析中，使用auto.arima模型对多个时间序列数据进行拟合后得到的残差。可以通过观察残差的分布和模式来评估模型的拟合效果和预测准确性。在云计算领域，可以利用云原生技术和腾讯云的云服务器进行计算任务的部署和运行。
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我正在尝试使用TSLM来创建一个模型，在我们使用TSLM之前，这两个时间序列都需要是平稳的，也就是说，你需要做差分来固定TS吗？根据Rob Hyndman的说法，TSLM应该注意到这一点，对吗？
浏览 54提问于2019-08-28得票数 1
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我正在尝试写一个函数，它给出了auto.arima的残差，以应用Box测试。我尝试过lapply()，但我现在不知道如何使用它来获得每个级数的残差。calculationRet=as.data.frame(Ret)
AutoArima
我想有一个矩阵/数据帧，有3列
浏览 1提问于2018-02-13得票数 3
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我在R中的预测包中使用了auto.arima()函数，我执行了一个Box转换(lambda = 0.02492832，如果您有兴趣的话)。我的数据约为10^9，经过两次差分后，方差不断增大，所以我认为B是合适的。奇怪的是，残差约为10^-2。不确定我是否发现了一个水晶球，或者在auto.arima()中使用B变换计算残差时是否遗漏了什么。残差也是转化的</
浏览 0提问于2014-07-03得票数 2
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我正在使用auto.arima函数在包forecast中拟合一个模型。例如，我得到了一个AR(1)模型。然后，我从这个模型中提取残差。这如何生成与原始向量相同的残差数？如果这是一个AR(1)模型，那么残差的数量应该比原始时间序列的维数少1。我遗漏了什么？示例：arprocess = as.numeric(arima.sim(model = list(ar=.5), n=100))
#aut
浏览 4提问于2013-09-06得票数 3
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我对一组数据使用auto.arima来确定我的arima。然后，我检查了残差。它工作得很好。然而，我无法设法将它们提取出来，以便在它们上使用ks.test。输出为空：summary(fit) #full outputks.test(residuals如何在arima序列的残差上获得ks测试的输出？
浏览 15提问于2017-03-17得票数 0
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我预测的package.Below是我的预测的结果。object TS_FORECAST<-auto.arima(TS_DATA_SET) #Checking residu
浏览 2提问于2019-04-18得票数 5
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我有这个数据，这是从预测值和观测中得到的残差序列。最初的系列是一个很小的漂移(mean=0.0025)的随机游走。err <- ts(c(0.6100, 1.3500, 1.0300, 0.9600, 1.1100, 0.8350 , 0.8800 , 1.0600 , 1.3800 , 1.6200, 1.58001.1400, -0.6100, -0.4300 ,-0.4700 ,-0.3450), frequency = 7, start = c(23,
浏览 1提问于2019-05-08得票数 0
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enter code here我正在做一个项目来分析和预测客户的销售和收入的时间序列。format = "%W"))revenue <- ts我对ARIMA模型使用了auto.arima()函数，它给出了ARIMA(0,0,0)(2,1,0)7，这意味着什么？残差图如下所示
在此之后
浏览 1提问于2019-03-20得票数 2
我正在尝试在时间序列上使用auto.arima。现在我需要知道被选中的阿里玛的顺序。返回值为ARIMA类型，它在任何地方都不保存订单。(或者是我错过了这些值)。在代码片段和输出属性中给出。(这与R文件中的相同) rconnection.assign("myData1", list1
浏览 0提问于2018-05-01得票数 3
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Forecast package中的forecast (模型)，它返回点预测以及上下限预测间隔。有没有一种方法可以提取每个预测值的确切分布，以便我可以为每一行预测绘制直方图？仅有这些间隔还不足以做出如下所示的直方图。
浏览 0提问于2016-05-11得票数 0
我已经读过了和不幸的是，所有这些都没有给出任何明确的答案--如何用差分方法(diff())来转换ARIMA中的预测，以达到平稳序列。但是，如何从当前的形式将拟合值重新转换为它们的原始度量？我是说从双差到实际数字？对于日志，我知道我们可以做10^拟合(适合)的平方根有类似的解决方案，但是对于差怎么办，那太差了吗？经过几天的严格锻炼，
浏览 3提问于2015-12-29得票数 2
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我感兴趣的是从R中任何ARIMA模型中得到AR(p)部分的值。例如，假设我估计以下ARIMA模型我有兴趣将这些值定义为：我要做的是： fitted_ar_model <- fitted(ar_model) ar_p
浏览 0提问于2020-02-12得票数 0
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我有一个标记为covid19india的数据集。我使用dataset来使用下面的代码来预测案例的数量，并得到了所需的图形。到目前为止，我还好，但需要在计算RMSE和绘制ACF残差图方面提供帮助，从理论上证明该模型是可行的。set1 <- covid19india[1:36,]tddf1 <- ts(df$`Cumulative cases`)
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浏览 0提问于2020-04-21得票数 1
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在进行了拟合之后，我测试了错误项，它非常不正常(类似于t-distributed错误)：
我的问题是：R中是否有适合ARIMA模型和t-distributed错误的包？或者对这个问题还有其他的补救办法吗？谢谢你提前提供帮助！-0.456053969, -0.679196209, -1.149199089, -2.065489634, 我的密码是：
浏览 4提问于2016-12-20得票数 2
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我认为这是一个基本的问题，但可能我混淆了概念。
假设我使用例如R预测包中的函数auto.arima()将ARIMA模型拟合到时间序列。该模型假设方差不变。如何获得该方差？是残差的方差吗？
浏览 0提问于2013-05-08得票数 3
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我目前估计的是VAR模型，然后是广义脉冲响应函数的估计。为了获得其中的SE，我应该先做一些引导。varendoA<-data.frame(value_ts,value2_ts, price_ts, price2_ts)
library(vars)现在，当我想提取它的</e
浏览 1提问于2016-07-01得票数 3
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我试图使用预测包中的nnetar函数构建一个预测。与其他方法相比，我得到了一些相当好的预测，但我很难产生非常窄的预测间隔。我试图预测的数据集是来自电子商务的每周收入数据，其转换率和支出作为解释性x变量(Xreg)。我的预测是这样的：
fit_test <- nnetar(total_revenue_ts, size = 5, repeats = 200, xreg = xreg)
fit_test_f
浏览 0提问于2018-04-30得票数 0
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我使用了auto.arima()函数，它提出了ARIMA(2,0,2)xARIMA(1,0,2)(12)模型。然而，当我从适当的位置取下残差时，很明显它们仍然有某种结构。下面是fit和ACF/PACF的残差图。
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我同时运行1000个线性回归，并以列表的形式得到结果。现在，我想从每个回归中提取残差序列，并为每个回归生成一个数据集，并组合残差，我已经运行了以下代码并得到了残差。请帮我把不同型号的残差组合起来。100))date<-as.Date("2010-01-01")+0:99
colnames(x)&
浏览 2提问于2020-01-01得票数 1
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