forecasting

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외부 요인을 사용하여 여러 부서의 매출 예측

약 3 년간 다양한 위치에 대한 주간 판매 정보를 얻었습니다. 157 주 동안 정보를 얻었습니다. 또한 매출에 영향을 줄 가능성이있는 외부 요소가 있습니다. 원하는 결과 향후 5 주간의 각 위치에 대한 판매가 다른 독립 요인에 미치는 영향을 고려하여 예측합니다. 여기 은 내 데이터 설정 : 나는 하나의 위치에 대한 코드를 작성하고 여러 위치 및 기타 요인을

r time-series forecasting sales 2014-11-30

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어떻게 역사적 가치를 기반으로 메모리 사용량과 시간을 예측할 수 있습니까

수학 문제는 정말로 제가 생각하기에 ... 일부 스프레드 시트 출력에 대한 일부 기록 데이터가 행과 열과 함께 있습니다. 이 데이터를 사용하여 알려진 메모리 사용량과 알려진 행 및 열을 기반으로 한 시간을 예측합니다. 따라서 기록 데이터가없는 경우 예측이 이루어지지 않습니다. 1 ~ 2 개의 역사적 가치는 매우 부정확 할 것입니다.하지만 다양한 역사적 가치

math memory statistics forecasting 2014-12-12

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시스템 성능 예측 - 다변량 성능 메트릭을 예측 방정식으로 외삽하는 방법

보고 응용 프로그램이 있습니다. 성능은 호스팅되는 하드웨어와 실행되는 데이터에 따라 다릅니다. 그래서 하드웨어에 따라, 주요 요인은 다음과 같습니다 CPU 코어는 메모리 하드 디스크 속도 .. 데이터에 따라, 주요 요인은 다음과 같습니다 고객 수 각 고객이 생성 한 평균 데이터 량 단일 계획을 변경하면 성능을 측정하기 위해 일련의 테스트를 실행하는 것이 좋

performance regression prediction forecasting 2014-12-15

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몇 가지 시계열 모델 예측, dplyr

dplyr을 사용하여 여러 모델을 예측하고 싶습니다. 모델은 시계열 데이터에 맞춰 지므로 매 시간마다 모델이 생성됩니다. 즉, 시간 = 1은 모델이고 시간 = 18은 모델입니다. 예 : df.h.1 <- filter(df.h, hour == 1) fit = Arima(df.h.1$price, xreg = df.h.1[, 3:4], order = c(1,

r dplyr forecasting 2014-12-16

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NSDIFFS (R 예측 패키지)가 계절성을 표시하지 않는 이유는 무엇입니까?

나는 EViews statconn DCOM 인터페이스를 사용하여 R의 예측 패키지에있는 nsdiffs (test = c ("ch")) 함수를 통해 FRED에서 많은 수의 시리즈를 루프하여 계절별 차이가 필요한 비율을 조사했습니다 . 그러나 26,000+ 시리즈의 시운전 후에 OCSB 테스트는 1,245 개의 긍정적 인 결과를 나타냅니다 (출력 = 1). 그

r time-series forecasting 2014-12-18

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R에서 예측 AR (1) 모델로 첫 번째 예측 확인

월간 인플레이션 데이터가 있습니다. 1999/01부터 2014/10까지 1999/01/01부터 2007/12까지의 데이터를 사용하여 AR (1) 모델을 만들었습니다.이 모델은 나를 귀찮게합니다 : Yt = 0.0057 + 0.6212Yt-1; 이론으로 data<-read.table("C:/TimeSeries/Inflation/inflation.txt", h

r time-series forecasting 2014-12-20

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RdotNet

사용시 C#에서 클래스 ETS의 변수를 액세스하기 맞는 < -ets (myts) myts가 시계열 내가 평활화와 같은 출력 파라미터를 판독 할 function.Now) (TS를 사용하여 정의 매개 변수 알파, 베타 및 초기 상태 및 ets() 함수에 의해 선택된 모델 유형 (예 : (A, N, N)) ... C#에서 어떻게합니까? R.Net을 사용하고 있습

c# r time-series forecasting rdotnet 2014-12-22

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예측 각각의 시계열 (hts 패키지)마다 다른 값을 가진 여러 외부 변수와 함께 forecast.gts의 xreg 매개 변수 사용

현재 forecast.gts (hts package)은 모든 개별 시계열에 대해 동일한 값을 보유하는 단일 외부 변수를 사용하고 있습니다. 30 일간의 예측을하기 위해서, 그러나 나는 개별 ts마다 다른 값을 가지고있는 또 다른 외부 회귀 분석기를 포함시키고 싶다. 내가 예측하는 4 TS를 두 그룹으로 분류된다, (그들은 매일 검색 지불 브랜드 및 비 그랜

r time-series forecasting 2015-01-01

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외부 회귀 분석 및 병렬 처리와 함께 forecast.gts (package hts) 사용

(forecast.gts)을 예측하기 위해 현재 hts 패키지를 사용하고 있습니다. 이제는 병렬로 실행하는 것에 관심이 있습니다. 인수는 num.cores입니다. 그러나 나는 다음과 같은 오류 점점 메신저합니다 (xreg 및 newxreg 매개 변수 사용)를 외부 회귀 추가 해요 때 library(ggplot2) library(plyr) library(

r time-series forecasting 2015-01-01

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에서 업데이트하여 시계열 예측

나는 R에서 5 년 동안 매월 수요가있는 시계열을 연구하고 있습니다. 현재 12 개월 (h = 12) 예측에 순진한 방법을 사용하고 있으며 매우 잘 작동합니다 1 개월 (h = 1) 동안 만 예측하고 (항상 순진한 방법으로) 예측 한 값을 시계열에 포함시키고이 프로세스를 12 회 반복합니다. 예를 들어 1 월 2013 GET 예보 이는 는 내 시간 시리즈가

r time-series forecasting 2015-01-03

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