forecasting

2熱

1答えて

私はPythonとStatsmodelsを使ってARIMAの予測を頭の中に入れようとしています。具体的には、ARIMAアルゴリズムを機能させるには、データを差分（または類似の方法）を介して静止させる必要があります。問題は、差異化された傾向と季節性を含む予測に戻るために残余予測が行われた後、どのように差異を逆転させるのか？（私は同様の質問hereを見ましたが、残念ながら、何も答えが掲示されていませ

0熱

1答えて

電力BI ARIMA予測

電力BI ARIMAの予測を使い始めました。予測値をどのように抽出するのですか？ ARIMAの視覚化を使用すると、データをクリックすることはできません。「レコードの参照」または「データの参照」ボタンをクリックします。

0熱

1答えて

エラー</p>以下 <p>は大きなテーブルのほんの一例です...私は、これはforeachのとは何かを持っているかどうかを知るドントが、私はより多くの予想と推測予想

でのforeachを実行するときに、私が欲しいですこのスクリプトを並列に実行するには時間がかかるので、。 - 引数が長さゼロ『であり、私が個別に実行している場合、予測機能が正常に動作して理由を知っているドント：「タスク2が失敗した{でエラーが発生しました：』私は、エラーメッセージが表示されます。あなたの助けのための # Test Data Data <- data.frame(Date

0熱

1答えて

R擬似アウトサンプリングのために複数のARIMAモデルを一度に予測する

auto.arima（）を使用してGDP成長予測データの疑似アウトオブサンプル法を適用しようとしています。私は1996Q1から2016Q4までのデータを持つ.csvファイルを持っており、2000Q1から1年先の予測を生成したいと思います。これは最初の予測が1996Q1-1999Q1に基づいていることを意味し、2番目の予測は1996Q2-1999Q2私の最後の予測（2016Q4）は2011年4月か

0熱

1答えて

予測時系列データは以下のよう

**Point Forecast Lo 80 Hi 80 Lo 95 Hi 95 account 2017.4137 180.8861 103.03618 258.7361 61.8249012 299.9474 R00172 2017.4164 181.3260 102.63465 260.0173 60.9779946 301.6739 R00172 2017.4192 181

-3熱

1答えて

ARIMAモデルを使用した時系列予測

日付までの月単位の値に基づいて列の将来の値を予測する方法はありますか？私たちは次の6ヶ月間の価値をどうやって得るのでしょうか？

0熱

1答えて

預言者パッケージに独立変数を追加する

非常に良いprophetというrパッケージがあります。一般化された加法モデルです。従属変数は、解決しようとしているメトリックです。独立変数は、成長関数、季節関数、およびこれら2つの変数にないものを説明する変数です。別の独立変数を追加できるようにしたい。例：私はページビューを解決したいとしましょう。私は過去9年間のデータを持っており、このパッケージではこれを解決するために季節性と成長率を考慮に入れ

1熱

2答えて

この典型的なケースでの予測に最適なアプローチ

私は時系列予測モデルを構築しています。私が持っているデータには、輸送された材料の貨物料金である1つの変数「金額」があります。私は毎月の形式で10年間のデータを持っています。ここでの挑戦は、1ヵ月分の貨物請求額が、その月に輸送された貨物に課された金額を必ずしも反映しているとは限りません。時々、材料は断片的に輸送され、2〜3ヶ月後に請求され、これらの請求書は予想外に高くなり、時系列パターンをランダム

2熱

1答えて

VARモデルのPortmanteau TestのP値

私は二変量時系列データを扱っています。私はVARモデルを使い、予測しました。しかし、seria.test（Portmanteau Test）の "p"値は、値p < < 0.05を与えます。それは大丈夫ですか？ > var1 = VAR(datax.ts, p= 8) > serial.test(var1, lags.pt=10, type = "PT.asymptotic") P