forecasting

0зной

1ответ

R: Почему это означает, что MASE прогнозной модели NaN?

Смотрите это месячные данные: tsdata <- structure(c(9.55584, 42.31872, 17.064, 54.26352, 79.51824, 44.3664, 82.58976, 129.6864, 70.64496, 102.384, 118.08288, 99.31248, 151.8696, 17

r time-series forecasting 2016-07-29

---

1зной

1ответ

Какой уход для теста Ljung-Box, значение X-Squared или P?

Assuma мы работаем с данными AirPassengers в R. Чтобы сделать это стационарным, я применил log и diff. После этого я рисую данные и кажется белым шумом. Затем я применил тест Forecast::Box.test(), что

r time-series forecasting 2016-07-29

---

1зной

1ответ

Как включить (интерполировать) этот нерегулярно разнесенный временной ряд на регулярно расположенный один в R или Matlab?

У меня есть следующие данные: Lines = "20/03/2014,9996792524 21/04/2014,8479115468 21/09/2014,11394750532 16/10/2014,9594869828 18/11/2014,10850291677 08/12/2014,10475635302 22/01/2015,101160109

r time-series forecasting matlab interpolation 2016-08-01

---

1зной

1ответ

Прогноз Уверенность Интервал от пакета bsts намного шире, чем auto.arima в прогнозе

Недавно я прочитал о пакете bsts Стивена Скотта в Google для модели байесовского структурного временного ряда и хотел дать ему шанс на функцию auto.arima от который я использовал для различных задач п

r time-series bayesian forecasting 2016-08-09

---

0зной

1ответ

MASE Извлечение иерархических данных («HTS» и «прогноз» пакеты R)

Я хотел бы, чтобы извлечь таз (Гайндман и др., 2006) с функции точности («прогноз» пакет) в R. у меня есть 17 временных рядов со следующей иерархической структурой: nodes <- list(2, c(7,7)) hierarchi

r hierarchical-data forecasting 2016-08-16

---

0зной

1ответ

аккуратного один шаг вперед прогноз

У меня есть временная ряд каждые полчаса наблюдений в течение 100 дней, как так: > df # A tibble: 4,704 x 3 city datetime orders <chr> <time> <dbl> 1 Wien 2016-05-12 00:00:00 1 2 Wi

r forecasting purrr 2016-08-19

---