使用tslm进行预测

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r、time-series、forecasting

我已经使用tslm创建了一个时间序列线性模型。它是使用179个每周数据的观察值构建的，我想预测未来26周，但不断得到错误： I(trend^2) + Month.number, data=ppc.order.forecasting[1:179,]) Errordata.f

浏览 1提问于2018-07-18得票数 1

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利用AICc技术选择滞后预测因子

time-series、cross-validation、fable、tidyverts

我正在尝试确定要包含在我的时间序列模型中的滞后预测因子。所以我拟合了一个TSLM，自变量的滞后高达3 lag_models <- data_train %>% model( , ts_lag_1 =TSLM(Y ~ X + lag_X_01) , ts_lag_3 = TSLM(Y ~ X + lag_Xlag_mod

浏览 32提问于2020-01-29得票数 0

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使用RODBC sqlSave将数据写入Teradata中的表

r、teradata

测试=测试，nastring = nastring) ：结构(预测为c(预测为36659805.75、28117111.75、27005618.75、33650734.4166667准备好的沙拉、水果和水果”、“准备好的沙拉、水果和蔬菜”、“准备好的沙拉、水果和蔬菜”、“准备好的沙拉、水果和维格”、“准备好的沙拉、水果和维格”)、周期=201904:2009，how = c( "a_tslm_mape“，"a_tslm_mape"，”a_tslm</

浏览 0提问于2019-06-13得票数 3

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如何在R中绘制我的多元回归时间序列模型？

r、time-series、linear-regression、forecasting

基本上，我研究数据已经有一段时间了，我想预测未来的值并绘制它们。我的回归模式是:lm(总~ Rank+市场)，当我进行回归分析时，我可以看到系数和所有的东西。但对于预测函数，我认为回归模型不起作用。我尝试将Total转换为时间序列并绘制它，但在这种情况下，其他因变量对总值没有影响。我已经尝试了一段时间，我研究了很多预测方法，但它们只包括一个变量，而不是回归模型本身。请您提供如何预测我的多变量回归模型的资源或语法吗？我想这就是我要找的，但是函数中没有包含其他变量，我用tslm尝试了我的模型

浏览 0提问于2021-11-30得票数 0

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使用R来预测未来值

我目前正在做一个练习，我本打算使用多元线性回归对明年进行预测，但我遇到了错误。线性回归是有效的，但我不能使用R预测未来的值。mod5 <- tslm(tsdata[,5]~tsdata[,10]+tsdata[,11]+tsdata[,12]+tsdata[,13]+tsdata[,14]+tsdata[,28]+tsdata

浏览 0提问于2020-11-24得票数 1

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R中的时间序列回归:自上而下的帮助

r、time、time-series、regression、linear-regression

我知道如何进行多元回归，也知道如何使用SARIMA模型进行预测，但我不知道如何进行时间序列多元回归。这里首先是我的数据样本。我总是从CSV进口。据我有限的理解，我使用的不是lm，比如多元线性回归，而是使用来自forecast包的tslm。然而，根据R，我的数据并不是作为时间序列数据读取的；我如何才能做到这一点呢？如果我得到了tslm命令，其余的逻辑会像多元回归一样吗？(即model=tslm(HomRate~Une

浏览 2提问于2017-04-10得票数 3

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根据模型自动绘制寓言预测的寓言工具图

r、fable、fabletools

有没有办法将自动打印与寓言一起使用，而不是通过模型对其进行分面？下面的代码生成了一个很好的小图形，但将预测叠加在一起。select(-Region, -State, -Purpose) model(arima = ARIMA(), tslm= TSLM(Trips ~ trend()), mean = MEAN(window = 4))

浏览 9提问于2021-07-09得票数 1

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用“`tslm`”返回维数误差进行预测

r、time-series、forecasting

我和这里的发问者有一个类似的问题--线性模型预测函数，但我试图使用Rob Hyndman的预测软件包中的“时间序列线性模型”函数。然而，我随后拟合了一个tslm对象(时间序列线性模型)如下- + PPCBrand + PPCGenericPPCLocation" "brandDisplay" [7] "standardDisplay"

浏览 1提问于2014-06-21得票数 0

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用预测数据进行数据处理

r、dplyr、reshape、reshape2

我试图对两个商店的销售额进行预测:商店1和商店2。和预测包的预测结果一样，我得到了这两个table.First表，其中包含了每个模型(列值).Below的错误数据，您可以看到数据和屏幕截图。第二个表包含每月从所有这些models.Below中预测的数据，您可以看到数据，也可以看到数据的屏幕快照。", "TSLM", "TSLM", &q

浏览 0提问于2019-12-25得票数 0

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tslm模型--如何使用新的数据集包含多个变量(100)

我必须在tslm模型中的newdata参数中包含超过150个变量。我试过这个。但我不认为这是一个实际的过程。有人能建议我一种简单而小的方法吗？//建模fit<-tslm(X1~trend+X2+X3+ ........ + X151) //请建议我一种简单的方法，因为手工编写所有150个变量是没有意义的。实际上，变量的数量可能会增加。//预测 fcast<-**forecast(fit,newdata=data.frame(X2=newframe$T

浏览 2提问于2015-07-29得票数 2

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在tslm中不工作的协变量

r、time-series、forecasting、lm

我有每周零售额的季节性时间序列数据，并试图使用Hyndman预测包的tslm函数来拟合除趋势和季节外的回归模型。我遇到的问题是，当我构建tslm之前，在添加任何回归者(只有趋势+季节)之前，我在训练数据上得到了一个完美的拟合(R^2 =1)！对预测没有影响(无足轻重)。只要看一看数据，我就知道其他的回归者很重要，所以我不太清楚自己哪里出了问题。希望社区里有人能帮我。有关我正在使用的数据的一些信息：测试数据包含2017年的48个观测

浏览 8提问于2018-01-09得票数 0

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如何从R中具有傅里叶季节性的TSLM模型中返回预测？

r、time-series、forecasting、forecast

354 471我一直遵循Rob的方法，将傅里叶变换用于TSLM因此，基本上，我有TSLM的以下代码：然后尝试使用预测函数来获得未来10个时期的预测data.frame(fourier(fish_ts,26,10))) 但

浏览 6提问于2021-11-01得票数 0

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不能选择预测除可变长度以外的任何时间段的时间。

r、time-series、prediction、forecasting、forecast

我想从我用tslm从forecast包中估计的模型中预测一个时间序列。fit <- tslm(y ~ trend + season + x, df) summary(fit)看起来不错，因为x非常重要，估计值接近1。

浏览 3提问于2019-10-31得票数 1

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如何在tslm中使用新数据参数

r、lm、forecasting

几天前，我问了一个关于如何使用tslm函数进行预测的问题。 2: 'newdata' had 10 rows but va

浏览 4提问于2014-06-25得票数 2

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使用apply在时间序列子集上运行函数

r、time-series、subset、apply

我正在做一个预测伊拉克省一级暴力事件的项目。我拥有的数据是关于所有19个省的四个参数(alpha、lambda、τ和beta)的月度数据。我试图分别使用一个线性模型来预测每个省份的四个参数，这个模型控制趋势和季节成分，并在R(更复杂的模型)的forecast包中使用forecast函数。但是，我想使用apply系列函数为所有省份(alpha、lambda、τ和beta )提供一种更简约的方法，而不是一个接一个地执行。例如，我希望使用df_list<-split(main_data,

浏览 3提问于2013-12-28得票数 0

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forecast.lm预测的时间总是相同的

r、linear-regression、forecasting、predict

我想要预测一个线性模型，这是我估计的。然而，它总是预测相同的时间周期，这是相同的长度与我的数据集。model <- tslm(a ~ f1 + f2 + b + c + d + e + f + 0, data=ts(sapply(favar, function(x我认为，出现了这个问题，因为我必须提供newdata，为此我使用了原始数据集favar。然而，如果我试图预测没有它的模型，我会得到以下错误： eval中的错误(expr，envir，e

浏览 1提问于2015-10-08得票数 3

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是否有一种方法来预测时间序列多元线性回归使用外部虚拟变量？

time-series、r、linear-regression、forecasting、dummy-variables

它要求在选择的TSLM模型的基础上做出未来的预测，该模型涉及一个基于特定时间点的虚拟变量(如果我使用此方法的话)。我的主要代码如下我遇到的主要问题是，当我在模型上使用预测()时，它会给出一个错误消息：这非常令人困惑，因为修改后的数据不应该已经包含了虚拟变量吗？因此，该模型包括它，并应该能够预测数据。但事实并非如此。有什么我没做的吗？

浏览 0提问于2022-04-28得票数 0

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R:将数据集分成组进行预测。

r、time-series、forecasting

我有数据集，我必须执行每日预测，按组分割。是否有可能将其分成R组，然后进行预测？plot(sp, main = "TBATS Forecast", include=14)如果结果不适合我，我将通过虚拟变量进行预测tsw <- ts(ts$Sales, start = decimal_date(as.Date("2017-05-12")), frequency =

浏览 0提问于2018-02-11得票数 1

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R中所有可能回归的方法

r、algorithm、statistics

为此，我使用了所有可能的回归方法，即使用所有可能的预测器组合来构建模型。is dataset from "fpp2" packagefit2 <- tslm(Consumption ~ Production, data = train) fit3 &

浏览 17提问于2019-12-15得票数 0

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R寓言:如何访问分发对象元素

r、fable-r

我正在使用寓言软件包进行时间序列分析。我正在寻找一种方法来访问这个表第三列中的元素。tsibble)library(lubridate) model(trend_model = TSLM

浏览 3提问于2022-10-06得票数 1

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