forecasting

1зной

3ответ

прогноза разностных серий в R

Я новичок на R, я всегда использую электронные взгляды и теперь я должен сделать регрессионную У меня есть Xt стационарен и Yt не стационарный, поэтому мне нужно разница yt=Yt-Y(t-1) то регрессия yt =

r forecasting 2013-10-05

---

0зной

1ответ

Невозможно автоматическое название в прогнозируемом графике

В пакете прогнозов, как я могу отказаться от прогнозируемого графика автоматического заголовка, который отображает информацию для модели?

r forecasting 2013-09-06

---

-1зной

1ответ

Как прогнозировать ToUniversalTime?

Существует соответствующий вопрос about how ToUniversalTime works. Но соответствующая информация о преобразованиях времени говорит мне, что в прошлом были соответствующие базы данных для преобразовани

c# datetime timezone utc forecasting 2013-09-06

---

3зной

1ответ

остатки в R с использованием auto.arima и прогнозного пакета

Я подгоняю модель, используя функцию auto.arima в пакете forecast. Например, я получаю модель AR (1). Затем я извлекаю остатки этой модели. Как это генерирует такое же количество остатков, что и исход

r regression prediction lm forecasting 2013-09-06

---

1зной

1ответ

Прогнозирование модели ARMAX приводит к «ValueError: матрицы не выровнены» при передаче значений exog

Я борется с прогнозированием из значений образца с помощью модели ARMAX. Приспособление модели прекрасно работает. armax_mod31 = sm.tsa.ARMA(endog = sales, order = (3,1), exog = media).fit() armax_mo

python pandas forecasting statsmodels 2013-09-10

---

2зной

1ответ

Параметры Tbats в математическую функцию?

Используя прогноз пакет в R для получения tbats функции на временные ряды я получил следующие параметры: tbats(cluster1tbattrain) TBATS(0, {1,0}, 1, {<52.1785714285714,4>}) Call: tbats(y = cluster1t

r forecasting function 2013-09-10

---

0зной

1ответ

Написать значение точки прогнозировалось в R

data_test <- NULL for(i in 1:ncol(dataset)) { col <- ts(dataset[,i]) fit1 <- auto.arima(col, trace=TRUE)) fcast <- forecast(fit1,h=12, level=c(90,95)) data_test <- cbind(data_test

r forecasting 2013-09-18

---