arima

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this post을 기반으로 ARIMA 모델에서 그리드 해치를하기 위해 무차별 대입을 사용하려하지만이를 실행할 수 없습니다. 나는이 원리의 증거를 보여주고 있지만, 나는 그 논쟁에 대해 무엇을 잘못하고 있는가? y = pd.DataFrame([0,1,4,9,16]) + 3 def objfunc(coeffs, endog): exp = coeffs[

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예측 후 차이가없는 데이터로 돌아 가기

차별화 된 변수의 ARIMA 모델을 사용하여 4/4을 예측합니다. 그러나 조정 된 값, 즉 원래 값과 일치하는 예상 예상 값을 되돌릴 수 없습니다. fit<-arima(Y, order = c(1, 0, 1),seasonal = list(order = c(0L, 0L, 0L), period = NA), xreg = training, include.mean =

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ARIMA 예측 오류 계속 '데이터'는 벡터 유형이어야하며 'NULL'입니다.

'데이터'는 벡터 유형이어야하며 'ARIMA'를 'NULL'로 설정하면 오류가 계속 발생합니다. 배열 (X, C (길이 (X), 1L)에 library(forecast) foo <- read.csv("https://nofile.io/g/0qrJl41nhf3bQQFjBmM6JurzGJFQSioCTGEzZhWVl9zA1kXnAJsCsSsxN1ZN7F4D/d

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내 데이터 세트의 기존 dataframe/시리즈

내 마지막 4 개 기록을 새 행을 추가는 다음과 같습니다 date Outbound 11/26/2017 21:00 175.5846438 11/26/2017 22:00 181.1182961 11/26/2017 23:00 112.011672 11/27/2017 00:00 43.99501014 내가 샘플 예측의 내 아웃 짓을하고 다음 예측 한 7 개

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데이터 세트의 모든 변수에 대한 Arima 및 HoltWinters

내 데이터 세트에는 많은 변수가 있으며 각 변수에 대해 예측을 실행하고 싶습니다. 여기에 데이터 세트의 일부입니다 : Market_82 Market_83 Market_84 Market_85 Total YEAR_ MONTH_ DATE_ 14481 7000 5649 6818 536413 1999 1 JAN 1999 15162 7272 5750 6943 55

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자동 아리마의 두 번째 부분을 어떻게 해석 할 것인가?

내 데이터에서 time series 분석을 수행하고 있으며 내 ARIMA 모델에서 사용할 최상의 계수를 결정하기 위해 자동 아리마 기능을 실행했습니다. model1 <- auto.arima(log(mydata_ts)) model1 Series: log(mydata_ts) ARIMA(2,1,1)(1,0,0)[12] Coefficients:

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R의 ts()에서 시계열의 관측치 사이의 중간 값은 어떻게 계산됩니까?

frequency이 내 시계열에 미치는 영향에 관해 도움이 필요합니다. frequency = 7 일별 시계열 데이터에 적합합니다. 시계열을 볼 때 일간 중간 값을 얻습니다. 60 일에 대한 데이터가 있습니다. 나는 나에게 (421) 값를 제공 같은 ts.v1<- ts(V1, start = as.Date("2017-08-01"), end = as.Date("

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R : 시계열 날짜 목록 - ARIMA 스타일 예측을 수행하기 위해 탈주해야합니다.

저는 약간의 연구를 수행했으며 솔루션을 찾는 데 막혔습니다. 나는 XTS를로드 한 후 (다음 코드를 실행 한 Claims 날짜 참조 목록 : 나는 보험 청구 및 장애 날짜에 시계열 데이터를 가지고, 아주 기본적인 데이터 프레임은,의 데이터를 부르 자 (I 달 당 주장의 수를 탈옥/카운트 필요 해요 그러나 data = read.csv('Claims1.csv'

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일일 판매의 Auto.Arima - 단 하나의 시계열 오류

나는 2017-01-01에서 2017-10-27까지의 데이터 세트로 작업하고 있는데, auto.arima은 단 하나의 시간 시리즈 만 처리 할 수 있다고 말합니다. 오직 일일 데이터입니다. 무엇이 누락 되었습니까? 재현 예 : set.seed(25) datelist<-seq(as.Date("2016-01-01"),as.Date("2017-10-27")

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RIM의 ARIMA 루프

저는 R에 익숙하지 않고 최적의 ARIMA 모델을 찾는 데 문제가 있습니다. 지금까지 추세와 계절적 구성 요소를 모델링했으며 이제 ARIMA 모델로 순환 구성 요소를 모델링하려고합니다. 나는 결국 시간 변수, 계절 변수 및 ARIMA 변수에 대한 계수를 포함하도록 결과를 출력합니다. 루프를 사용하여 최적의 ARIMA 모델과 계수를 찾으려고 시도했지만이 메시