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架空の会社のマーケティング費用の月次時系列データを使用して予測を作成しようとしています。データは次のようなものになります。将来の売上を予測する線形回帰を使用しを、私は次のような結果を得る：私の問題は、マーケティング費用の季節（である例えば夏季にはより高い）。理想的には、季節性を含む将来の月の予測値を計算したいと思います。私はARIMAの予測についてどこかを読んでいますが、実際にその課題を達成

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bstによって行われた予測を正の値に限定することは可能ですか？

私はRで利用可能なさまざまな予測パッケージを使用することを学び、bsts（）に出くわしました。私が扱うデータは時系列の要求です。 data=c(27, 2, 7, 7, 9, 4, 3, 3, 3, 9, 6, 2, 6, 2, 3, 8, 6, 1, 3, 8, 4, 5, 8, 5, 4, 4, 6, 1, 6, 5, 1, 3, 0, 2, 6, 7, 1, 2, 6, 2, 8, 6, 1

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SASの変数を変数として再帰的に進める

私はSASにパネル/縦型データセットを持っています。 1つのフィールドはクラスまたはタイプを示し、もう1つはブレークのない時点を示し、もう1つは観測された履歴であり、もう1つは前記履歴のログの差分予測です。私は新しいフィールドを追加したい：履歴フィールドは、予測フィールドによって進められた。時刻フィールドが 'future'の場合は、目標差変数に自らの遅れを乗じ、対数差異予測変数のexpを乗算し

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ROBETS時系列予測モデルの再学習エラーR

RでROBETSを使用して予測を行っています。長い時間系列でモデルを再トレーニングする必要があります。 library(robets) ts.train <- ts(c(60,209,51,34,208,64,122,99,82,194,136,177,110,332,300,151,128,206,129,92,164,814,1286,826,893,949,1014,830,877,605

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SPSSのようなRの予測のためのエキスパートモデラー

SPSSでは、ここでは専門家モデラーと呼ばれる時系列のための良い機能があります。自動モードでは、R^2、静止R^2、RMSEA、MAE、MAPEによって最高のモデルが選択されます。できますか？関数がforecastパッケージに含ま（ARIMAモデル用）ここに私のデータ SERIES_G JAN 1949 112 FEB 1949 118 MAR 1949 132 APR 194

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複数の時系列を持つデータフレームでtscleanを実行する方法

私はhtsパッケージに基づいて予測を作成していますが、これまでに外れ値と欠損値のデータを消去する必要があります。これについては、予測パッケージのtsclean関数を使用すると考えました。私は自分のデータを、複数の列（時系列）を持つデータフレームに格納しておき、それをきれいにしたい。私は一度だけのセリフを持っているときに機能する関数を得ることができますが、私はかなり多く持っているので、これを行うた

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パンダのデータフレームにデータが遅れます

私はsklearnを使用して予測を行っています。通常、予測に遅れたデータを作成しますが、この機能が1列のみの場合は簡単です。例えば：だから私のデータフレームになる dataframe.temperature.shift() ： index temperature temperature2 temperature3 1 100 NaN NaN 2 80 100 NaN

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四半期ごとの予測rを年間の数値に変換する

私はlibrary(forecast)を使用して四半期データに基づいて四半期予測を作成しています。私の予測はforecastオブジェクトに保存されています。私は、すべての四半期の平均を取って、対応する年次値にそれらを変換するエレガントで簡単な方法を見つけることを試みています。 forecastパッケージにはこれを行うオプションがありますか？あるいは、四半期の値を変換する方法があれば？ foreca