forecasting

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    繪製ETS模型的季節性組件 - R

    這可能是一個簡單的問題，但我的R技能仍處於學習階段。我試圖在ETS時間序列模型中獲得季節性分量的陰謀，我也希望x軸顯示月份。下面的代碼將生成以下圖表，我想要的是將最後一部分（季節）作爲單個圖表，其中x軸不僅顯示年份而且顯示月份。 library(datasets) fit <- ets(AirPassengers) plot(fit) 我試圖找到合體對象的右側部分，但我是在孤立它是不成功的
    r time-series forecasting 2016-07-08

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    在MAPE的基礎上應用不同的時間序列模型（ARIMA，HOLT-WINTER）

    我有一個時間序列對象calc_visit_ts。 我想爲每個模型應用基於MAPE值的最佳擬合時間序列模型。我面臨的問題是MAPE值HOLT-WINTER乘法模型無法像其他模型一樣計算（因爲與summary(visit_model_Hw_M)相比，它給了我一個不同的MAPE值）。 #### AUTO-ARIMA visit_model_Arima <- auto.arima(calc_visit_
    r time-series forecasting holtwinters 2016-07-09

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    Box-Ljung測試中Pvalue和Xquared是N/A

    Box-Ljung測試數據：X-squared = NA，df = 20，P-值= NA。 p值和Xsquared是來爲N/A，但我的數據值沒有任何零
    r testing na forecasting p-value 2016-07-12

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    如何選擇適合的預測量訓練數據集？

    我有一個數據集，有大約4年的歷史數據與每週季節性。我已經開始將最近1年作爲訓練數據集，並預測了大約30個數據點。但是，在某些情況下將訓練數據集縮短到6個月會給我提供更好的預測值。 在線閱讀，k倍交叉驗證似乎是一種識別正確體積的訓練數據集的技術。 我正確嗎？ 一般來說，任何人都可以推薦有效的方法來選擇適量的訓練數據集嗎？ 感謝幫助！
    machine-learning forecasting training-data 2016-07-13

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    插值不規則間隔時間序列數據來估算缺失值時間序列預測中的R

    我們有不規則間隔時間序列以下值： Lines <- "20/03/2014,9996792524 21/04/2014,8479115468 21/09/2014,11394750532 16/10/2014,9594869828 18/11/2014,10850291677 08/12/2014,10475635302 22/01/2015,10116010939 26/02/20
    r time-series interpolation missing-data forecasting 2016-07-22

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    我應該使用哪個函數來估計R中的特定ARIMA模型？

    我有一個大約200行mydata.ts。我使用固定測試，採取了差異，並檢查了ACF和PACF。所以我決定嘗試ARIMA(1,1,1)(0,1,1)。 我應該使用哪個R函數來查找擬合值和預測值？ Arima，arima或auto.arima？ 我可以信任summary(model)上的MAPE，MAD和其他錯誤結果嗎？因爲我讀了一個答案，它說結果不是真實的，而是近似的。
    r time-series forecasting 2016-07-26

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    R，TS - 在STL錯誤，系列有不到兩個時期（？錯誤）

    我有2年月度數據，但STL（）似乎需要至少兩年1個月。 這裏有兩個簡單的例子： 實施例1 - 返回 「在STL錯誤（X， 」週期「）： 系列不是週期性的或具有小於兩個週期」 dat_24 <- cumsum(rnorm(24)) x_24 <- ts(dat_24, frequency = 12) stl(x_24, "periodic") 實施例2 - 如預期的回報預測 dat_25 <
    r time-series forecasting 2016-06-08

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    R中arima（）函數的計算複雜度是多少？

    如果我的時間系列有n成員，我想要適合ARIMA(1,0,1)模型，那麼大O表示法中的複雜性會是什麼？ 在下面的例子中，我需要知道的代碼第二行的複雜性： series <- arima.sim(list(order=c(1,0,1), ar=.9, ma=-.5), n=1000) result <- arima(series, order=c(1,0,1)) 感謝。
    r time-series forecasting 2016-06-08

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    預測中的R

    基於給定數據的下一個值，我代表侵犯每個year.How預測，在未來幾年中的違規R.矢量 year <- c(190519, 223721, 235321, 101934) 請幫我
    r prediction forecasting 2016-06-14

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    使用python中的pvlib轉換雲層覆蓋預測的總輻照度預測

    我想用pvlib計算python中的總輻照度。在較早的版本中，輻照模塊包括實施Liu-Jordan模型的方法，並且可以將雲層覆蓋預測轉換爲輻射預測。 是否可以在最新版本（0.3.3）中執行此轉換？
    python forecasting solar pvlib 2016-06-22
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