forecasting

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    整頓私はそうのように、約100日間、半時間ごとの観測値の時系列を持って予測

    一段先：私はこの時系列にローリング予測をしたいと思っ > df # A tibble: 4,704 x 3 city datetime orders <chr> <time> <dbl> 1 Wien 2016-05-12 00:00:00 1 2 Wien 2016-05-12 00:30:00 4 3 Wien 2016-05-12 01:00:00
    r forecasting purrr 2016-08-19

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    SPC（Statistical Process Control）の予測

    私のシナリオについて簡単に説明します。会社の大量生産は、品質目的のために寸法（長さ、半径、厚さなど）を測定する必要がある弁/ナット/ボルトなどの部品を生産します。すべての部分を検査することは現実的ではないので、バッチ形式で選択されます。例：100個ごとのバッチから5つが無作為に選択されます&寸法の平均は&で、SPC管理図を描いています（y軸の平均寸法はx軸の&バッチ番号）。 製品の品質に影響を与え
    r machine-learning forecasting predict spc 2016-08-22

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    `-.default`（y、fits）のエラー：FUN = htsパッケージのforecast.gtsで使用する場合の非適合配列

    頻度が52（週）、104レコードの時系列データセットがあります2年間のデータ）、私が下で与えたサンプル。 私は、それは我々が予測を作成するために使用されるユーザー定義関数を指定することが可能な予測パッケージを持っているR (link) にHTSパッケージを使用しています。 -.default（Y、フィット）で エラー：非適合私は、私は2つのエラーを取得しています （また、以下のコードに与えられたs
    r time-series forecasting holtwinters 2016-08-23

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    動的予測はdata.tableの方法ですか？私は、動的予測を作成する必要が

    データセットは、実際のデータには時刻0で、このようになります v(t) = b0 + b1*v(t-1) + b2*v(t-2) + b3*x(t-1) + b4*x(t-2) を使用して、80種類のxのと100K「日付」があります。 date v vLag1 vLag2 x xLag1 xLag2 b1 b2 b3 b4 2016-06-30 NA 105 95 33 11 23
    r data.table forecasting shift predict 2016-08-24

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    Keras LSTM RNN予測 - 後ろにずれた予測をシフト

    今後の購入を予測するためにKerasを使用するLSTMリカレントニューラルネットを使用しようとしています。私の入力変数は、過去5日間の購入の時間枠とダミー変数としてコード化されたカテゴリ変数A, B, ...,Iです。私の入力データは次のようになります： >>> dataframe.head() day price A B C D E F G H I TS_bigHolidays
    time-series deep-learning forecasting keras lstm 2016-08-25

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    予測パッケージからモデル情報を取得する方法

    forecastパッケージに関する少しばかげた質問があります。モデル式についての情報を得たいです。たとえば： library(forecast) fit <- auto.arima(WWWusage) print(fit) これが生成します。 Series: WWWusage ARIMA(1,1,1) Coefficients: ar1 ma1 0
    r forecasting package 2016-08-29

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    nnetar関数を使用した予測のエラーがR

    予測パッケージのnnetar関数を使用して製品移動予測を実行しているときに発生しているエラーに関するものです。私は2012年12月8日から毎週データを取得しています。以下は、私が時系列に変換したサンプルデータです。 「complete.cases（lags.X、y）の中エラー： library(forecast) data <- read.table("./data.txt", quo
    r time-series forecasting 2016-08-31

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    日付のないデータフレームを時系列に変換する

    データフレームを時系列オブジェクトに変換する際に問題があります。 データフレームはolympicからfppパッケージまでです。 library(fpp) olympic はどのように予測するためにfppパッケージに使用されるように時系列にギャップの年の列を持つ、このデータフレームを変換するのですか？ 私は olympic_new <- ts(olympic[,-1], start=1896,
    r time-series forecasting 2016-09-04

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    rでprewhiten関数を使用する際のエラー

    私は時系列予測モデルでprewhiten関数（TSAパッケージ）を使用しようとしています。しかし、私は以下のエラーに陥っています： Error in UseMethod("filter_") : no applicable method for 'filter_' applied to an object of class "c('double', 'numeric')" 私はこのエラーにつ
    r time-series forecasting 2016-09-09

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    キャレットパッケージの予測関数は、前処理時に将来の情報を使用しますか？

    私の質問はかなりシンプルですが、私はキャレットパッケージのドキュメントを使用して明確な答えを見つけることができません。 列機能で前処理オプションのセンタとスケールを使用すると、予測中に新しいプリセットが新しいデータセットに適用されることが記載されています。 したがって、予測の機能を使用する場合： トレーニングセットの平均とスケールが新しいデータに適用されることを意味しますか？または、新しいデータセ
    r prediction r-caret forecasting training-data 2016-09-13
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