forecasting

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    예측 배수 제품 데이터

    다음 5 개 주문과 각 주문의 3 개 제품 수량을 예측하고 싶습니다. 나는 초보자이며 r과 timeseries을 사용하고 있으며 arima을 사용하는 예를 보았지만 한 가지만 측정하고 내 예와 같은 여러 제품에는 적용하지 않습니다. 아리마를 사용해야합니까? 정확히 무엇을해야합니까? 나쁜 영어로 죄송합니다. 미리 감사드립니다. dateordrer,produc
    r dataset time-series data-mining forecasting 2017-03-17

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    트렌드 유무에 관계없이 Holt-Winters 예측 -> 이상한 결과

    예측 패키지에 구현 된 HoltWinters 방법에 문제가 있습니다. 내 시간 계열 중 일부에 대해이 방법을 사용하면 추세가없는 홀트 윈터를 사용할 때 (단일 지수 스무딩)보다 큰 오류 (SSE)가 발생합니다. 제가 알고 있듯이 홀트 윈터스는 적어도 트렌트가없는 홀트 윈터스만큼 좋을 것입니다. 아무도 이것에 대해 설명 할 수 있습니까? 아래 예제를 추가했습
    r forecasting holtwinters 2017-03-20

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    정확도 함수

    저는 TS 분석을하고 있습니다. 이 두 정확도의 차이는 무엇입니까 : 나는 첫 번째 경우에서와 같이 정확도 기능의 실제 값을 지정하지 않은 정확도 기능 작업을 수행하는 방법 fit<-auto.arima(tsdata) fcast<-forecast(fit,6) accuracy(fcast) #### First Accuracy fit<-auto.ari
    r forecasting 2017-03-27

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    `hts :: combinef()`를 사용하여 예측 정보를 얻는 방법?

    기존의 예측에 대한 hts 패키지의 예측 조정 방법을 비교하려고합니다. 예측 개체의 값을 반환하는 사용자 정의 함수를 계산할 수있는 방법이 없으므로 forecast.gts 함수를 사용할 수 없습니다. 이 때문에 패키지에서 combinef() 함수를 사용하여 예측을 재배포합니다. 적절한 weights을 사용하여 wls 및 nseries 방법을 얻었으며 ols
    r time-series hierarchy forecasting 2017-03-28

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    방법, 앞으로 몇 기간을 예측하는 지원 벡터 회귀

    를 사용하여 단 변량 시계열 내가 가지고있는 다음과 같은 데이터 : head(df) pce pop psavert uempmed unemploy 507.8 198712 9.8 4.5 2944 510.9 198911 9.8 4.7 2945 516.7 199113 9.8 4.6 2958 513.3 199311 9.8 4.
    r svm forecasting 2017-02-16

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    UCM의 적용 값

    R의 UCM 기능에 대해 적합한 값을 보려면 어떻게해야합니까? 나는 모델을 만들기 위해 코드 아래에서 시도했다. 그 NULL을 제공하지만 model_h_fcast <- ucm(hourly_2~0, data = hourly_2, irregular = TRUE, level = TRUE, slope = FALSE). 은 그 때 나는 fitte
    r time-series forecasting 2017-02-20

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    Arima()로 고정식 시리즈 예측

    저는 예측 운동을하고 있습니다. 선호되는 모델은 ARIMA (0,0,1) (0, 1, 1) 4로 3 개의 외생 변수 (Forestalling.1, Forestalling.2, Break)가있다. 나의 종속 변수는 평균 주택 가격 인 Pmean이며, 외생 변수는 입법 및 부동산 위기의 변화를 나타내는 더미 변수입니다 (이 변수는 0, 1, -1 값으로 구성됩
    r forecasting model-fitting code-statistics autoregressive-models 2017-02-21

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    예보 중에 hts 및 외부 회귀 기와 함께 forecastHybrid를 사용하는 중 오류가 발생했습니다.

    forecastHybrid을 계층 적 시계열 및 외부 회귀 분석기와 함께 사용하려했지만이를 수행하는 방법을 알 수 없습니다. 나는이 방법으로 노력하고 있습니다 : library(hts) library(forecastHybrid) forecast(htseg1, a.args = list(xreg = data.frame(1:10)), models = "ae
    r forecasting 2017-02-27

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    통계 모델 SARIMAX : maxlag 오류를 어떻게 처리 할 수 ​​있습니까?

    SARIMAX를 사용하여 계절 시계열을 예측하려고합니다. 시계열은 PV 피드 인의 일일 최대 값을 고려하며 365 일 주기성을 가정합니다. 나는 때문에 내주기의 365 seasonal_order에서의 설정 mod= SARIMAX(realy.Max, order=(0,1,1), seasonal_order=(0,1,1,365)) results_SARIMAX =
    python time-series forecasting statsmodels 2017-03-09

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    tbats를 사용하여 주간 데이터 예측

    이기 때문에 이것은 내 데이터입니다 data 데이터는 26/07/2016부터 시작하여 10/03/2017로 끝납니다 따라서 2 질문 : 이 맞습니까? tbats 사용 하시겠습니까? 주간 계절성을 위해? 나는 예측 된 데이터를 초기 데이터처럼 보이기를 원하지만 보여지는 것처럼 내 경우가 아니라 어떻게 할 수 있습니까? 이 내가있어 무엇이며, 여기에 너무 내가
    r plot time-series data-mining forecasting 2017-03-21
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