forecasting

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Vorhersage Confidence Interval von bsts Paket viel breiter als auto.arima in der Prognose

Ich las vor kurzem über das bsts-Paket von Steven Scott bei Google für Bayesian Structural Time Series-Modell und wollte es gegen die Auto.arima-Funktion aus Vorhersagepaket, das ich für eine Vielzahl

r time-series bayesian forecasting 2016-08-09

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Vorhersage von zukünftigen Werten mit polynomieller Regression in R

Wurde versucht, den zukünftigen Wert einer Stichprobe mithilfe der polynomialen Regression in R vorherzusagen. Die y-Werte in der Stichprobe bilden ein Wellenmuster. Zum Beispiel x = 1,2,3,4,5,6,7,8,9

r regression prediction forecasting 2016-07-08

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Plotten nur die saisonale Komponente des ETS-Modells - R

Dies ist wahrscheinlich eine einfache Frage, aber meine R-Fähigkeiten sind immer noch in den Lernphasen. Ich versuche, nur eine Darstellung der saisonalen Komponente in einem ETS-Zeitreihenmodell zu e

r time-series forecasting 2016-07-08

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Wie man angepassten Wert und prognostizierten Wert mit echter Beobachtung plottet

Ich habe Trainingsdaten und Testdaten, und ich passte Modell tbats im forecast Paket. demand.train<-demand[1:94920,] demand.train.ts<-msts(demand.train$Demand,seasonal.period=c(48,7*48,91.25*48,365*4

r plot ggplot2 time-series forecasting 2016-07-09

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Pvalue und Xquared ist N/A im Box-Ljung-Test

Box-Ljung-Testdaten: X-Quadrat = NA, df = 20, p-Wert = NA. PValues ​​und Xsquared kommen als N/A, aber meine Datenwerte haben keine Null

r testing na forecasting p-value 2016-07-12

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wöchentliche Zeitreihe in r, arima

Ich habe einen Datenrahmen mit den folgenden Spaltennamen. "week" "demand" "product-id" Das Problem besteht darin, es in ein Zeitreihenobjekt zu konvertieren. week ist eine Zahl wie 3,4,5,6,7,8,9 us

r time-series forecasting 2016-07-13

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Wie wähle ich den richtigen Trainingsdatensatz für die Prognose?

Ich habe einen Datensatz, der rund 4 Jahre historische Daten mit wöchentlichen Saisonalität hat. Ich habe damit begonnen, das letzte 1 Jahr als Trainingsdatensatz zu nehmen und habe ungefähr 30 Datenp

machine-learning forecasting training-data 2016-07-13

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unregelmäßigen Abständen Zeitreihendaten Interpolation der fehlenden Werte für die Zeitreihenprognose in R zu schätzen

Wir haben folgende Werte für Zeitreihen, die unregelmäßig verteilt sind: Lines <- "20/03/2014,9996792524 21/04/2014,8479115468 21/09/2014,11394750532 16/10/2014,9594869828 18/11/2014,10850291677

r time-series interpolation missing-data forecasting 2016-07-22

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R: Warum bedeutet es, wenn die MASE eines Prognosemodells NaN ist?

diese monatlichen Daten Siehe: tsdata <- structure(c(9.55584, 42.31872, 17.064, 54.26352, 79.51824, 44.3664, 82.58976, 129.6864, 70.64496, 102.384, 118.08288, 99.31248, 151.8696, 1

r time-series forecasting 2016-07-29

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Welcher Ljung-Box-Test, X-Squared oder P-Wert ist zu beachten?

Assuma arbeiten wir mit AirPassengers Daten in R. Um es stationär zu machen, habe ich log und diff angewendet. Danach zeichne ich die Daten und es scheint wie ein weißes Rauschen. Dann habe ich den Te

r time-series forecasting 2016-07-29

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