forecasting

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私は、時系列の収益を持ち、3年間収益を予測する必要があります。私の従属変数は収益であり、独立変数はGDP、企業富、SおよびP500インデックスです。どうすればよいですか？単純な線形回帰モデルは機能しますか？

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forecastパッケージでは、?auto.arimaに自動的に注文を選択したいと思う時系列がありますが、私は季節性を強調したいと思います。この関数のデフォルトでは、の引数をseasonalに設定できますが、強制的なものではなく季節のオプションのみが許可されます。 auto.arima(x, d=NA, D=NA, max.p=5, max.q=5, max.P=2, max.Q=2,

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キャッシュ！ saveLocations（）とaddLocation（）関数の違いは何ですか？

私はJavascriptの初心者です。私は仕事を与えられました。基本的に天気アプリです。 google geolocation APIに基づいて場所の緯度、経度、ニックネームを出力するページを作成しました。そして、私はforecast.ioを呼び出して結果を返すことにしました。 LocalStorageに「緯度、経度、ニックネーム」を保存するのは、「場所を保存」ボタンをクリックしてすべての場所をリ

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Rで奇妙な結果を与えるRの自動ARIMA関数

私は3年間の日のデータセットを持っています簡単な時系列予測のためにRでauto.arima()を実行しました。それは私に(2,1,2)というモデルを与えました。このモデルを使用して次の1年間の変数を予測すると、数日後にプロットが一定になりましたが、これは正しくありません。私は3年間のデータと364日間の頻度ARIMAは、大きな頻度の日常データを処理できないのですか？すべてのヘルプはあなたが

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時系列予測でmysqlデータセットを使用する方法

パンダス時系列予測は、データベース値を次の6ヶ月間予測したいので、csvファイルでのみ機能します。私はPythonコードのデータベースからデータを取得しました。つまり、csvファイルではないクエリとしてデータがあることを意味します。どのように時系列予測方法を使用することができますか。私はこのリンクでhttp://www.analyticsvidhya.com/blog/2016/02/time-s

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最適化アルゴリズムと回帰モデル

現在、私は予測問題を扱っています。私は、入力と出力のデータを表すために線形関数を使っていることについて言及しています。 Y = PO + p1.x1 + p2.x2 X1及びX2の両方が入力を知られています。 yが出力される。 p0、p1、p2は係数です。その後、モデルを構築するための最適な係数（p0、p1、p2）を見つけるために、すべてのトレーニングデータと最小二乗法推定（LSE）法を使用しまし

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予測パッケージのauto.arima（）の季節性

my_data <- c(232,294,320,314,336,189,331,185,161,140,49,7,0,3,4,9,38,169,275,316,366,422,328,283,213,238,220,193,250,308,224,190,188,99,41,17,19,9,1,3,10,108,149,189,168,170,155,101,119,89,142,169,192

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Rパッケージ予測のauto.arimaの奇妙な振る舞い

arimaモデル（Arima関数付き）に合わせてRパッケージ予測を使用して、適切なモデル（auto.arima関数）を自動的に選択しようとしています。私は自動的に、同じデータのための適切なモデルを選択する機能auto.arimaを用い、そして tt.1 <- Arima(x, order=c(1,0,1), seasonal=list(order=c(0,1,1)), includ

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過去5年間の売上履歴レコードを使用して来年の月次売上予測を取得する方法は？

私は過去の販売記録を分析し、来年の月間売上を予測できるシステムを開発する必要があります。私は単純な線形回帰を使用して過去5年間の過去の月次売上記録を取得し、折れ線グラフを作成しています。 X= month y= sales 私は5月1月の売上高を取得し、平均を取得し、12ヶ月のグラフをプロットします。では、線形回帰方程式のグラフに基づいて、来年の月次売上予測をユーザにどのように与えることがで