forecasting

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    如何預測幾期提前，利用支持向量迴歸

    一個單變量的時間序列，我有以下數據： head(df) pce pop psavert uempmed unemploy 507.8 198712 9.8 4.5 2944 510.9 198911 9.8 4.7 2945 516.7 199113 9.8 4.6 2958 513.3 199311 9.8 4.9 3143 518.5 199
    r svm forecasting 2017-02-16

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    UCM中的擬合值

    我們如何查看R中UCM函數的擬合值？我已經嘗試了下面的代碼來製作模型。 model_h_fcast <- ucm(hourly_2~0, data = hourly_2, irregular = TRUE, level = TRUE, slope = FALSE). 然後我試圖fitted.values(model_h_forecast)或fitted(model_h_for
    r time-series forecasting 2017-02-20

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    預測與華冠通訊（）平穩序列

    我在預測鍛鍊工作。首選模型是ARIMA（0,0,1）（0,1,1）4，其中有三個外生變量（Forestalling.1，Forestalling.2，Break）。我的因變量是Pmean，平均房價，外生變量是指示立法和財產危機變化的虛擬變量（這些變量由以下值0,1，-1組成）。 我最初的方法是者區分原始的和適合ARIMA（）模型;然而，這使我試圖預測系列作爲預測是在平穩序列完成後麻煩 - DIFF
    r forecasting model-fitting code-statistics autoregressive-models 2017-02-21

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    錯誤的TS（X）：「TS」對象必須有一個或幾個觀測

    當我做預測使用forecast庫，我注意到以下預期的代碼不運行： library(forecast) library(dplyr) df1 <- data.frame(gp=gl(20,5), dt=seq(1:100)) get <- function (df1){ ts1 <- ts((df1%>%filter(gp==2))$dt) as.numeric(fore
    r dplyr forecasting 2017-02-24

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    在預測期間使用forecastHybrid與hts和外部迴歸器時出現錯誤

    我試圖使用forecastHybrid與分層時間序列和外部迴歸器，但我無法弄清楚如何做到這一點。我想以這樣的方式 library(hts) library(forecastHybrid) forecast(htseg1, a.args = list(xreg = data.frame(1:10)), models = "aet", xreg = data.frame(11:20), FUN
    r forecasting 2017-02-27

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    Statsmodels SARIMAX：我該如何處理maxlag錯誤？

    我試圖預測使用SARIMAX的季節性時間序列。時間序列包含每日PV饋入的最大值，這導致假定365天的週期性。 這裏是我的代碼： mod= SARIMAX(realy.Max, order=(0,1,1), seasonal_order=(0,1,1,365)) results_SARIMAX = mod.fit(disp= -1) 我seasonal_order設置s到365，因爲我的週期性
    python time-series forecasting statsmodels 2017-03-09

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    R中的時間序列帶有僅包含日期值的銷售預測

    我有一個包含日期（2015年）和mm/dd/yy格式和銷售額的數據。我需要用給定的數據來預測2016年的銷售情況。我只知道，我需要使用時間序列預測。但不知道。因爲，很多例子只有一年（1960,1970，..），我的數據只有一年，幾個月。不知道如何繪圖。你能給我一個清晰的結構如何進行？
    r datetime time-series forecasting 2017-03-15

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    使用先知包以R組中的數據框預測

    我正在使用Facebook發佈的新軟件包Prophet。它做時間序列預測，我想按組應用這個函數。 向下滾動至R部分。 https://facebookincubator.github.io/prophet/docs/quick_start.html 這是我的嘗試： grouped_output = df %>% group_by(group) %>% do(m = prophet(df[
    r time-series dplyr forecasting 2017-03-15

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    預測倍數產品數據

    我想預測下一個5個訂單和每個訂單中3個產品的數量。 我使用r和timeseries一個初學者，我看到使用arima例子，但他們只適用於衡量一兩件事，而不是多個產品，如在我的例子。 我應該用arima嗎？ 我應該怎麼做？ 對不起，我的英語不好。先謝謝你。 dateordrer,product1,product2,product3 12/01/2012,2565,3254,635 25/01/20
    r dataset time-series data-mining forecasting 2017-03-17

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    使用tbats預測每週數據

    所以這是我的數據data 數據從26/07/2016開始並於2017年3月10日結束所有2個問題： 這是錯的嗎？使用tbats？每週的季節性？ 我還希望預測數據看起來像初始數據，但如圖所示，這不是我的情況我該怎麼做？ 這就是我已經得到了這裏太 我執行這個命令來獲取最後這個使用技術性貿易壁壘預測 data.raw=read.csv(file=file.choose(),header=TRUE,se
    r plot time-series data-mining forecasting 2017-03-21
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