我正在使用statsmodels包中的SimpleExpSmoothing。我创建了一个时序数据帧。我能够为预测和实际数据创建曲线图。但当我尝试将它们绘制在一起时，它们会显示为单独的图。我想在实际数据的基础上绘制预测图。我使用的是statsmodel 0.9.0、python 3.6.8和matplotlib 3.0.2 # S
浏览 10提问于2019-04-19得票数 0
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我每天都有一年以上的产品使用时间序列。产品使用呈现季节性，即在这段时间内，它的使用增加/减少了比正常使用更多。当我得到今天的数据及其超出正常值时，我想检查它是否具有季节性，并采取相应的行动。我正在考虑用双指数平滑来实现这一点。这是一个正确的方法，还是有更好的方法来做它。
浏览 0提问于2016-03-22得票数 0
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我正在尝试用ARIMA进行时间序列预测。df_expwighted_mean_diff - df_expwighted_mean_diff.shift()df_diff = df_diff.fillna(0) 在使用下面的代码之后，我非常能够回到最初的系列 # Take cumulative some to remove the differencing#Take exp
浏览 43提问于2020-10-28得票数 3
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我正在研究一个预测模型来预测资产价格的变化(上下，无变化)。标签是基于价格的导数，指数平滑的α为0.1，所以基本上当变化率超过某一阈值时，它得到标签1，如果低于-1，如果不是，则为0。因为我使用的是指数平滑的移动平均线作为标签，我是否仍然可以使用历史标签作为我的数据集中的特征？例如，如果我的<
浏览 0提问于2018-08-13得票数 3
我在Redshift中存储了过去3年的销售数据，它每天都会更新。我想要开始预测下周(基于任何算法作为开始)。因为我们每天有1000万个数据点，所以我想直接在Redshift中作为查询运行预测，并从它生成预测。 理想的方法是什么？(目前我正在使用HWES (指数平滑)，由于计算能力的限制，它在pandas中运行在一个较小的
浏览 23提问于2020-12-24得票数 0
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我有交通流量的短时间序列，我想使用简单的指数平滑方法来预测交通流量，以便与ARIMA模型进行比较。
我已经完成了ARIMA模型部分，但是我被如何格式化数据以应用简单的指数平滑模型所困扰。我之所以使用简单的指数平滑，是因为我读到它适用于没有趋势或季节性的短时间序列。我的时间序列是4个月，每小时阅
浏览 2提问于2019-02-09得票数 1
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我正在尝试对一个简单的时间序列数据集进行指数平滑，并绘制拟合模型和预测模型，以下是代码：[1] 100 104 108 111 120 120 127 130 142 138 170 177那么，我的具体问题是如何将ETS模型传递给ggplot2来绘制它？
浏览 9提问于2017-06-22得票数 0
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小数据集的时间序列预测
、、、
我是数据科学的新手，所以如果我的问题听起来很愚蠢，请提前接受我的道歉。我想做一个时间序列的预测，在本监管年度停产mins。监管年度从4月1日开始，到明年3月30日结束。我有大约六个月的数据，即从4月到9月。停机并不是每天都发生的。因此，我只有144个数据点(或171天中的几天)发生了故障。我在下面的图表中绘制了
浏览 0提问于2020-09-22得票数 0
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假设我想预测去医院就诊的人数。我已经有了每天去医院的人数的历史记录，简单神经网络(MLP)很好地捕捉到了这一点。我想看看我是否可以通过整合天气数据来进一步提高性能(例如，我们预计当天气变旧时，可能会有更多的人去医院)。有什么建议吗？
浏览 8提问于2018-12-05得票数 0
将AirPassenger数据分成训练和测试两部分，在列车上拟合三种不同的指数平滑模型，然后在测试中进行预测。我需要的是在测试数据上绘制所有模型的预测结果，以及原始数据。
浏览 5提问于2018-08-19得票数 0
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我使用下面的代码在statsmodels中得到简单的指数平滑。fit_model = SimpleExpSmoothing(myinput).fit()print(smoothed.tolist())
我得到的结果非常令人吃惊也就是说，我每年都得到同样的价值。11.661719028226004, 11.661719028226004, 11.661719028226004, 11.
浏览 4提问于2020-04-19得票数 1
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我对时间序列很陌生，因此我试着去感受我的方式。我需要做一些分析，并可能想出一个模型。然而，我最多有两年的季度数据(最多8个数据)。我可以根据数据建立任何有意义的模型吗？除了以时间为回归量的线性回归外，还能建立什么可能的模型？
谢谢
浏览 0提问于2018-08-01得票数 4
数据存储在Pandas数据帧中。equation eq1.ls log(usales) c log(usales(-1)) log(price(-1)) tv_spend radio_spend
注意滞后的、依赖的和滞后的价格
浏览 1提问于2016-10-03得票数 19
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我想得到的每月更改状态的合同总价值合同开始日期的平均延迟问题，我正在处理这些数据：我如何
浏览 0提问于2020-06-27得票数 1
我正在尝试在一个数字系列(如股票价格)上拟合和测试LSTM。但是，我似乎总是在预测图(Blue)中出现相对于实图(红色)的滞后。有人知道为什么会这样吗？
浏览 0提问于2019-02-25得票数 3
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多时间序列指数平滑预测
、、、
我想用指数平滑(HW或ARIMA)来预测r中的100倍时间序列，因为我的数据是非常季节性的。我的数据目前设置如下：2015-01-31 / 1,200,000 / 1,900,000 / 800,000Through 2018-06-30
我希望<em
浏览 0提问于2018-07-26得票数 0
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我有一个与测量数据相对应的值的向量，我想预测下一个值。我该怎么做呢？我知道使用卡尔曼滤波器可以做到这一点，但这可能是一种更简单的方法。这是一个数据图表，我想预测下一个值：
浏览 1提问于2013-01-08得票数 0
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我现在有这些数据点的日期和累积和。我希望使用python来预测未来日期的累积和。我应该用什么预测方法？，我尝试了样条，但看起来样条不能处理数据-时间序列，，，我尝试了指数平滑的时间序列预测，但结果是不正确的。我不明白“预测”(3)意味着什么，以及为什么它返回我已经拥有的日期的<em
浏览 2提问于2020-03-06得票数 2
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我正在尝试使用插入符号包对经济数据进行预测。有没有什么方法可以预测未来几年的价值？metric = "ROC",请帮我预测未来几年的班级
浏览 1提问于2017-07-16得票数 1
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