forecasting

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R 予報パッケージには、パラメータβとγを持つ関数hwがあります。パラメータを呼び出さない場合と割り当てない場合の違いは、NULLです。 Rで hw(Data, initial = "optimal", h=24, beta=NULL, gamma=NULL) hw(Data, initial = "optimal", h=24, gamma=NULL)

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Rのランダムフォレストを使った時系列予測

私はrandomforestを使って時系列解析をしようとしています。 PFB私のコード Subsales<-read.csv('Sales.csv') head(Subsales) サンプルデータ： Date SKU City Sales <date> <chr> <chr> <dbl> 1 2014-08-11 Vaseline Petrole

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rのランダムフォレストモデルで予測関数を使用することはできますか？

予測関数をrandomforestで使用できますか？ PFB Date SKU City Sales <date> <chr> <chr> <dbl> 1 2014-08-11 Vaseline Petroleum Jelly Pure 60 ml Jeddah1 378 2 2014-08-18 Vaseline Petroleum Jelly P

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予測neuralnet（）：is.constant（y）のエラー：（リスト）オブジェクトを強制的に 'double'と入力することはできません

neuralnet（）関数を使用してロードデータを予測しようとしていますが、予想（）関数は、私はエラーが表示されます。is.constantでエラーが発生しました（Y）：（リスト）オブジェクトが「ダブル」とタイプに強制することはできませんは私のデータは次のようになります。 date temperature load weekday month weekend day 1 2010-01-0

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予測のためにパンダを使用するパターンのタイムスタンプ間隔の可視化は10分ですか？

私はタイムスタンプで1列のデータファイルを持っており、10分の時間間隔で時間を集計しました。私はそれらを視覚化して需要の基本パターンを見つけようとしています。私はこの情報のヒストグラムを見ました...ヒートマップは良い結果を返しませんでした。私の情報は、このようなタイムスタンプでいっぱいの列です： 2017-08-28 14:37:00 私は10万の行を持っています。私は予測のためにパンダを使用

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クロストンの方法を用いた間欠的な需要予測

私は次のクロストン公式の議論を疑う。問題は次のとおりです。私は52ヶ月の消費期間を分析しており、次の月に消費量を予測したいと考えています。クロストンの式croston(y, h=10, alpha=0.1, x=y)は、この文脈でhパラメータの意味は何ですか？おかげ

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予測機能FORECAST.ETSは

は、だから私はこのようになりますテーブルを持って動作しません： A B Mar 31 2013 -0.0253 Apr 07 2013 0.0215 Apr 14 2013 -0.0153 Apr 21 2013 0.0222 Apr 28 2013 0.0148 May 05 2013 0.0159 May 12 2013 0.0148 May 19 2013 -0.010

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ACFとPACFの解釈

私はACFとPACFのプロットを読み、モデルの遅れを判断するのに問題があります。次のプロットを私に与え #create time series NLdailyts <- ts(NLdaily$load, frequency =365.25, start = c(2010,1,1)) #difference time series NLdailytsdiff <- diff(NLdailyt

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Rでは、auto.arimaは季節性を捕らえることができません

auto.arima()私のシリーズには季節の要素はありません。関数は、私に順序（5,0,0）の非季節ARIMAモデルを与えます。だから、そのモデルを使って予測しようとすると、単にその平均値が得られます。時系列はメルボルン、オーストラリアでは毎日の最低気温で10年間です。 Click this link to see the data and the auto.arima forecast ` l