forecasting

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    限制R預測包的預測值範圍

    我正在執行時間序列建模並使用R的預測包和基準圖（）函數繪製最終預測。 最後的預測是負面的，儘管這對數據沒有意義（樓層爲0）。我有沒有辦法告訴預測函數來限制y值預測？
    r forecasting 2016-12-14

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    R：按時間序列數據按列組應用多個功能

    我在小時級有時間序列數據。我正在嘗試爲這些數據建立一個預測。數據的下面是示例： sample <- structure(list(group_type = structure(c(1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L,
    r time-series apply forecasting 2017-02-07

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    提前一步，從一次只收到一個值的樣本預測中，在R

    我有一個時間序列的訓練數據的100個值，我使用auto.arima從相同的模型中找到模型的階數和係數。 我每次從一個傳感器接收流數據。在接收到一個值時，我需要從auto.arima獲得的模型對象預測/預測下一個值（僅提前一步/單一值）。我更新某些事件的模型係數，但現在不需要提及它們。在傳感器工作之前進行預測步驟。 這些都是我的樣本訓練和測試數據： https://drive.google.com/
    r forecasting 2016-12-20

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    Tableau Forecasting - 顯示Actuals + Forecast總計

    從我所看到的情況來看，如果在「analytics」窗格下使用Tableau預測，並嘗試將輸出轉換爲表格（而不是正常折線圖），則實際預測金額被分成2個不同的行標籤。是否可以合併預測和實際數據，以顯示添加新銷售數據後自動計算的年份的實際值+預測值？
    tableau crosstab forecasting 2016-12-29

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    無法理解和使用Statsmodels的SARIMAX`conf_int（）`輸出

    我一直在試圖使用statsmodels的SARIMAX模型，但返回一個置信區間圍繞我的預測。 我的目標是對置信區間的上界和下界產生一系列預測。 我試圖適合我的模型，然後使用get_prediction()，最後是conf_int()。 get_prediction()按我的預期爲我的每個索引返回數據。然而，conf_int()返回一個奇怪的矩陣： 0 1 ar.S.L7 0.018806 0.
    python forecasting statsmodels 2017-01-02

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    R中的多重線性迴歸的交叉驗證

    我目前正在研究一個大學項目，以預測到達全天候商店的客戶數量。我使用的是一家商店的數據，其中包含（某些年份）某一年每位客戶的日期和時間。 我已經把這個數據集分成了一個訓練集和一個交叉驗證集。此外，我已經將訓練集與同一年的天氣數據進行彙總和合並，以找出例如高溫導致更多客戶的情況。 合併數據的簡化版本看起來是這樣的： | ServedCustomers | Month | Day | Hour | Te
    r regression forecasting cross-validation 2017-01-03

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    Objective-C的鑄塊類型到另一個得到意想不到的結果

    typedef (void (^blockType)()); 我需要鑄有不同的參數類型的塊爲相同類型blockType，並調用它作爲原始類型後面。但是在投射塊類型時有一個問題。 下面的代碼與任何參數類型效果很好，... ((blockType)^(BOOL b) { NSLog(@"BOOL: %d", b); })(YES); // >> BOOL: 1 ((blockType)^
    ios objective-c floating-point objective-c-blocks forecasting 2017-01-07

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    如何在繪製R中的auto.arima forecase的同時獲取繪製在X軸上的實際日期？

    我有一個包含「DATE」和「GOLD PRICE」變量的黃金價格數據集。在完成R中的所有預處理步驟之後，我通過ts或xts函數將數據框對象轉換爲時間序列，並通過adf測試。 現在通過啓用預測庫，我運行auto.arima函數並預測下十個值。 x <- "DATE" "GOLD PRICE" 01-01-2006 1326 x.xts <- xts(x$GOLD PRICE,X
    r plot forecasting 2016-11-27

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    R的ets函數的優化準則

    在R的forecast程序包中使用ets函數時，當opt.crit="amse"時，正在優化什麼目標函數？ （我擬合線性相加模型。） 的documentation「在第一nmse預測視野平均MSE」中提到，所以會是這樣 (MSE_1 + MSE_2 + ... + MSE_nmse)/nmse 其中MSE_i是平均平方與i相關的錯誤 - 步驟預測？如果是這樣，有沒有辦法將ets函數配置爲只針對
    r time-series forecasting 2016-11-30

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    「預測」包中模擬（）和預測（）之間的區別

    我正在構建時間序列模型。 但是，我無法理解forecast軟件包中的simulate函數和forecast函數之間的區別。 假設我構建了arima模型，並且想用它來模擬未來值長達10年的模型。數據是每小時，我們有一年的數據。 當使用forecast預測下一個1000步提前估計時，我得到了下面的圖。 使用預測方法 然後我用的simulate功能來模擬未來1000個模擬值，並得到了以下情節。 使用模擬
    r time-series forecasting 2016-12-02
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