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然后我进行了对数变换，找到了一个最适合数据的Arima模型-我用精度(X)检查了精度-我选择了精度输出最接近0的模型。ARIMA <- Arima(log(mydata2), order=c(2,1,2), list(order=c(0
浏览 3提问于2018-01-18得票数 1
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如何使用管道列出预测对象？
、、、、
已知的是，感兴趣变量的变换版本可以用标准线性自回归积分移动平均(ARIMA)过程更好地建模。当然，可以通过将指数函数应用于预测来逆转对数变换，从而获得原始变量的预测。我可以在R中实现目标，现在我需要在闪亮中获得相同的结果。我不知道如何更新列表中的项目，fc。我认为这是一个使用管道的解决方案。那么如何使用管道来列出预测对象呢？交互环境中R<
浏览 21提问于2021-11-11得票数 0
我是新的R和发现这个网站非常有帮助，所以这涵盖了我的问题的后半部分(每个帖子一个问题)。谢谢你提前提供帮助。
背景：I正在绘制具有多个预测的历史数据，用于视觉准确性检查。当显示在“观察”的x轴上时，这是非常有效的。但是，当在x轴上绘制日期时，这些数据更容易理解，因此我使用ts()将其设置为时间序列，并按预期绘制时间序列数据。不过，(A)由于预测<
浏览 4提问于2013-08-08得票数 2
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编码平台使用的是Python。我对我的模型进行了训练，并预测了测试数据。然后，能够用我的实际测试数据值计算预测结果之间的差异，然后根据观察到的方差找出异常值。Arima的实现import statsmodels.tsa.api as smt
from sklearn.metrics import mean
浏览 0提问于2019-07-17得票数 6
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我试图向自己解释将ARIMA模型应用于时间序列数据集的预测结果。数据来自M1-大赛，该系列为MNB65。我正在尝试将数据拟合到ARIMA(1,0,0)模型，并获得预测。我使用的是R。11839.75 11864.09 11887.02 11908.62 11928.97 11948.15 11966.21 11983.23 11999.27(1)我如何解释，尽管<
浏览 7提问于2010-04-21得票数 15
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我对R和ARIMA模型非常陌生，我对R中得到的ARIMA模型有一个问题。输出如下：
Series: log
浏览 1提问于2015-03-29得票数 0
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我有一个3年的日级数据集，我在R中运行auto.arima()进行简单的时间序列预测，它给了我一个(2,1,2)模型。当我使用这个模型预测未来一年的变量时，几天后曲线图变得恒定，这不可能是正确的任何帮助我们都将不胜感激。
浏览 3提问于2016-05-18得票数 1
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我有大量的数据要处理，超过3万种产品，以及过去60个月的需求数据。我需要一个未来24个月的每个产品的预测模型。在我的数据框中，每列都是一个产品，行代表各自月份的需求 到目前为止，使用我的数据框架的一个子集，我能够使用自动arima预测每种产品。然而，我正在努力创建一个包含历史数据</e
浏览 28提问于2020-01-10得票数 0
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我正在使用伟大的fable包，并试图使用arima和ets模型创建分层预测，并与td、mo、bu和min跟踪进行协调，以比较和查看什么是最佳方法。通过将数据分解成火车和测试集并将测试传递给new_data，我已经成功地实现了这种方法，就像Rob在link1中描述的那样。我想我需要做的是把我所有的数据输入到模型中，而不是将数据分割成训练和测试，但是我不知道当没有new_data文件的
浏览 2提问于2021-05-28得票数 0
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我想在每天的交易数据上为ATM做预测。因此，我在R中使用了预测包，并使用ARIMA()函数拟合ARIMA模型。我有trans_date，transaction_amount，weekdays和holiday_flag的数据。
我用回归变量拟合A
浏览 2提问于2015-10-27得票数 0
对于ARIMA模型，对BigQuery的ML.FORECAST的默认调用是： [, STRUCT<horizon INT64ML.FORECAST(MODEL `mydataset.mymodel`,但是我想用历史数据来测试我的模型，这样我就可以看到我的模型在
浏览 8提问于2020-07-22得票数 1
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我仍然是python的新手，我不知道该怎么做： 我有一个包含两列的pandas dataframe (data)：日期和值(整数)。我将这个数据帧提供给一个auto_arima方法。stepwise_model = auto_arima(data, start_p=1, start_q=1, stepwise=True)
浏览 138提问于2021-09-16得票数 1
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我试着用时间序列分析来猜测过去的数据。通常，时间序列分析预测未来，但反过来，时间序列能否预测(？)过去？ 我这样做的原因是，过去的数据中有缺失的部分。我正试着用R或Python写下代码。我在R中尝试了预测(arima，h=-92)，这不起作用。这是我在R中尝试的</e
浏览 106提问于2021-11-01得票数 1
我对R相对较新。我使用auto.arima和predict来预测时间序列数据。下面是我使用的代码：train.pd=predict(train.arima, n.ahead=numahead, newxreg=NULL)Error
浏览 4提问于2014-03-06得票数 2
我对Java中的R是新手。我使用Java中R的auto.Arima函数来预测12个周期的数据。但预测结果的周期为十个周期。我该如何做12个预测阶段？我还想将预测结果存储在一个数组中。这是我的代码，它不能停止运行，我收到错误消息。
imp
浏览 3提问于2012-01-22得票数 3
我是新的R和发现这个网站非常有帮助，所以这里是我的第一个张贴的问题。我感谢您的帮助，并感谢您在这个网站上的智慧。
背景：从5年的每周销售数据开始，以非常强的年度季节性为基础，对未来的生产进行预测。现在，我希望证明的准确性与可视化绘图的多个窗口的数据和比较的实际值。(这包括记录AIC值。)换句话
浏览 4提问于2013-08-08得票数 2
我不太明白forecast()如何在library(forecast)中R中应用外部回归器的语法。我的身材是这样的：其中Y是timeSeries对象10 0 x1，因子是timeSeries对象10 0 x5。当我去做预报的时候，我申请.我得到了一个错误：
Error in forecast.Arima(fit, h = horizon) :
浏览 4提问于2012-05-15得票数 10
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我想要生成每个县过去22年的季节性调整后的失业数据。
美国劳工统计局使用ARIMA对整个国家的失业率进行季节性调整，但不是针对单个县。我需要帮助找出如何强制ARIMA在R做季节调整为每个美国县。我认为auto.arima()提出的模型可能很差，但当我将该模型绘制在与原始数据相同的图上时，它看起来相当不错。这个站
浏览 0提问于2012-07-11得票数 5
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我有一些时间序列，就像这个：我想预测未来的价值，所以我分裂了火车/测试(70/30)，我创建了几个ARIMA模型，但是它们都是完全错误的(也许我错了)。模型是预测一条直线。显然，也是在反转换后的值标准化后：所以，我很困惑。我不知道这些模型都这么差。我尝试了所有可能的配置，改变模式，季节性等等。此外，我还尝试了一个较小的系列，在2018年之前删除<em
浏览 0提问于2022-09-29得票数 4
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