자동 판매기의 판매 데이터 작업 중. 판매 및 판매 시점으로 구성됩니다. 나는 그 다음날 판매를 시간당 기준으로 예측하고있다. 내 작업 : 간격으로 판매량이있는 시간별 시계열을 만들었습니다. 이 모양은 다음과 같습니다. head(sales)
[,1]
2015-12-01 00:00:00 0
2015-12-01 01:00:00 0
forecast::auto.arima을 사용하여 시계열 예측을 실행 중이고 적합 시간 시리즈 개체에서 p, d, q (및 해당되는 경우 계절적으로) 할당 된 값을 추출하는 방법이 있는지 확인하려고했습니다. 예 : fit <- auto.arima(mydata)
말 auto.arima()는 ARIMA(1,1,0)(0,1,1)[12] 모델을 골랐다. 값이 p
R의 다항식 회귀를 사용하여 샘플의 미래 값을 예측하려고 시도했습니다. 샘플 내의 y 값은 웨이브 패턴을 형성합니다. 예를 x = 1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14,15,16
y= 1,2,3,4,5,4,3,2,1,0,1,2,3,4,5,4
그러나 들어 그래프는 결과 y 값이 예상했던 것과 전혀 달랐다 미래 가치에 대한 플롯됩니다
이것은 아마도 간단한 질문 일 수 있지만 내 R 기술은 아직 학습 단계에 있습니다. ETS 시계열 모델에서 계절 구성 요소의 플롯을 얻으려고하고 있으며 x 축에 개월을 표시하려고합니다. 아래의 코드는 다음 그래프를 생성합니다. 원하는 것은 마지막 섹션 (시즌)을 가져 와서 x 축에 단지 몇 년이지만 몇 개월 만 보여주는 단일 그래프로 만드는 것입니다. li
예상 패키지를 사용하여 R에 쓴 함수에 문제가 있습니다. 함수가 입력리스트에서 시계열 분해 개별 STL마다 아리마 예측 시리즈 분해 STL리스트를 취하고, 생성 generateARIMAForecasts <- function(inputTSDecompList, inputArimaOrder, fcstHrzn, cnst, drft){
tmpSTL <-
다음과 같은 열 이름의 데이터 프레임이 있습니다. "week" "demand" "product-id"
문제는 그것을 시계열 개체로 변환하는 것입니다. week은 3,4,5,6,7,8,9 등이며, demand은 단위이며 product-id은 고유합니다. 주간 열을 시계열로 변환하여 모델링을 준비하고 싶습니다. ARIMA 모델을 사용하여 10 주와 11 주
에서 시계열 예측에 대해 누락 된 값을 추정하는 불규칙 간격 시계열 데이터를 보간 우리 불규칙적으로 이격 된 시계열에 대해 다음 값이 : Lines <- "20/03/2014,9996792524
21/04/2014,8479115468
21/09/2014,11394750532
16/10/2014,9594869828
18/11/2014,108502916
내 시계열에 n 회원이 있고 ARIMA(1,0,1) 모델에 맞게 싶다면 O 표기법의 복잡성은 어떻게됩니까? series <- arima.sim(list(order=c(1,0,1), ar=.9, ma=-.5), n=1000)
result <- arima(series, order=c(1,0,1))
감사 : 다음 예에서 나는 코드의 두 번째 줄의 복잡성을