forecasting

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    R의 특정 ARIMA 모델을 평가하는 데 사용해야하는 함수는 무엇입니까?

    저는 약 200 행 인 mydata.ts가 있습니다. 고정 테스트를 사용하고 차이점을 확인한 후 ACF 및 PACF을 검사했습니다. 그래서 예를 들어 ARIMA(1,1,1)(0,1,1)을 시도하기로 결정했습니다. 적합한 값과 예측을 찾기 위해 어떤 R 함수를 사용해야합니까? Arima, arima 또는 auto.arima? summary(model)에서 M
    r time-series forecasting 2016-07-26

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    dplyr로 이름 목록에서 추출

    날짜가 소비 된 데이터 테이블이 여러 제품으로 있습니다. 각 제품의 예측을 생성했으며 이제 기간 +1에 80 % 이상을 얻고 싶습니다. 문제는 예측 된 개체가 사용 된 방법에 따라 구조가 다른 목록이므로 인덱싱을 통해 값을 검색 할 수 없습니다 (이름 : data.table). # load required libraries library(data.tabl
    r data.table dplyr forecasting 2016-07-28

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    R : 예측 모델의 MASE가 NaN 인 이유는 무엇입니까?

    이 월별 데이터를 참조하십시오 : 다음 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, 172.68768,
    r time-series forecasting 2016-07-29

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    Ljung-Box 테스트, X-Squared 또는 P 값을 고려해야 할 사항은 무엇입니까?

    우리는 AirPassengers의 데이터를 연구 중입니다. 고정시키기 위해 log과 diff을 적용했습니다. 그 후 데이터를 플롯하고 화이트 노이즈처럼 보입니다. 그런 다음 테스트가 적용되었습니다 (고정되어 있는지 확인하려면 Forecast::Box.test()). 여기에 내 코드와 테스트 결과가있다. 내 workfellow이 DF는 X 제곱 값을 비교하기
    r time-series forecasting 2016-07-29

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    통계 모델을 사용하여 예측

    나는 시간별 해상도 (commoditiy price)를 갖는 5 년 시계열을 포함하는 .csv 파일을 가지고 있습니다. 과거 데이터를 바탕으로 6 학년 가격 예측을 만들고 싶습니다. 저는 이러한 유형의 절차에 관한 www에 관한 몇 가지 기사를 읽었습니다. 파이썬 (특히 통계 모델)과 통계에 대한 지식이 제한되어 있으므로 기본적으로 코드에 코드를 기반으로합
    python forecasting statsmodels 2016-08-02

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    예측 신뢰도 bsts 패키지의 예상 간격은 예측에서 auto.arima보다 훨씬 넓습니다.

    최근 Google에서 Bayesian Structural Time Series 모델에 대한 Steven Scott의 bsts 패키지에 대한 정보를 읽고 auto.arima 함수를 사용하여 예측 패키지를 사용하여 다양한 예측 작업을 수행했습니다. 나는 몇 가지 예를 시도해 보았고 패키지의 효율성과 포인트 예측에 깊은 인상을 받았습니다. 그러나 예측 분산을 살
    r time-series bayesian forecasting 2016-08-09

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    ARFIMA에서 모델이 생성되지 않음 R

    칼만 필터를 사용하여 ARFIMA를 예측하고 arfima 모델을 Kalmanforecast에 맞출 수 없습니다. library(base) library(stats) library(parallel) library(forecast) sink(file='/home/nero/KF_arfima.log') f=COST$COST x=logb(p,10) #
    r forecasting prediction kalman-filter 2016-08-10

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    깔끔한 내가 지금처럼 약 100 일 동안 반 시간마다 관찰 시계열있어 예측

    한 단계 미리 :이 시간 시리즈 롤링 예측을하고 싶은 > df # A tibble: 4,704 x 3 city datetime orders <chr> <time> <dbl> 1 Wien 2016-05-12 00:00:00 1 2 Wien 2016-05-12 00:30:00 4 3 Wien 2016-05-12 01:00:
    r forecasting purrr 2016-08-19

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    예측

    우리는 우리가 외국 통화로 평가 한 국가의 통화 환율의 샘플을 가지고 있다고 가정하자, 표본의 크기는 여기에, 229이 샘플 의 도면이다 시계열을 분석 한 후,하자 우리 가정하자 결론은 최고 수준에서이 시계열을 맞 모델에 하나 개 주문 차이 주문 후 3 회귀 모델입니다, 그래서 내가 Mdl = arima(3,1,0); EstMdl = estimate(Md
    matlab forecasting autoregressive-models 2016-08-19

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    SPC (Statistical Process Control) 예측

    시나리오에 대해 간략하게 설명하겠습니다. 회사 대량은 품질 목적으로 치수 (길이, 반경, 두께 등)를 측정해야하는 밸브/너트/볼트 등과 같은 부품을 생산합니다. 모든 조각을 검사하는 것이 가능하지 않으므로 일괄 처리 방식으로 선택됩니다. 예 : 100 개씩의 배치에서 임의로 선택됩니다. & 치수 측정 평균은 &이며 SPC 관리도 (y 축 평균 치수는 x 축
    r machine-learning forecasting predict spc 2016-08-22
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