arima

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データにHH：MM：SSのみが含まれているときにARIMAモデルを使用して時系列データを予測する

HH：MM：SSの形式で時間をインデックスとして含むDataframeがあります。データフレームには、float値を含むYという1つの列しかありません。 マイデータセットは次のとおりです。 09:37:57 121 09:39:05 73 09:40:40 91 09:40:45 101 09:47:40 69 09:52:13 81

python machine-learning time-series arima 2017-07-19

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'forecast.Arima'関数が'forecast 'パッケージから抜けている

予測パッケージでforecast.Arima関数が見つかりません。表示されたエラー "forecast.Arima"が見つかりません。 'forecast.Arima'関数の代わりに予測関数を使用できますか？私は予測8.1を使用しています。 第2に、ARIMAからの出力は、将来の日付の平均値でフラットです。これは、私が「予測」機能を使用しているためです。 ライブラリ（予想） arima.forec

forecasting arima 2017-07-19

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auto.arima関数のモデル一覧

私はRでforecastパッケージを使用していますが、どのARIMAモデルが最適かを決定するために、auto.arima関数が実行しているモデルのリストを知りたいと思います。何かが欠落していないことを確認するためにテストされているすべてのモデルのリストを抽出する方法がありますか、またはそれがブラックボックスのそれほどではありませんか？ここで 例です。 library(forecast) fit

r forecasting arima 2017-07-19

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はTypeError：*のためのサポートされていないオペランドのタイプ（S）： 'INT' と 'NoneType'

### attempt 4 from sqlalchemy import create_engine #engine = create_engine('sqlite:///:memory:', echo=True) user = '*****' pasw = '*****' host = 'TD' # connect td_engine = create_engine('terad

python python-3.x machine-learning arima 2017-07-21

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