如何使用Pyspark实现ARIMA模型以用于预测？

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apache-spark、pyspark、data-science、distributed-computing、databricks

我知道我们可以在spark中实现ARIMA模型，但我找不到任何好的来源来了解如何在Pyspark中实现ARIMA模型以用于预测，或者是否有其他模型可以在SPARK中实现以获得更好的性能。

浏览 156提问于2020-08-03得票数 0

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使用TSA软件包的arimax函数进行R预测

r、time-series

我正在尝试使用R来拟合传递函数模型，以便将拟合的模型应用于验证数据集，因为SPSS不允许(或者我不知道如何)像forecast软件包中的函数Arima()那样计算点预测。它确实允许我应用模型，但它没有使用依赖变量的滞后值，这就是我尝试R的原因。predict(

浏览 2提问于2016-07-22得票数 1

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Python -如何在未知数据上使用拟合的ARIMA模型

python、forecasting、arima

我正在使用statsmodels.tsa.arima.model.ARIMA在时间序列上拟合ARIMA模型。如何使用此模型对看不见的数据进行预测？似乎预测和预测功能只能从模型拟合到的训练集中的最后一次看到的数据进行预测。举个例子，我想用一个静态模型来预测未来。这是为了实时多步预测的目的，其中重新拟合

浏览 33提问于2021-10-28得票数 0

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状态模型:利用ARIMA实现直接递推多步预测策略

python、time-series、statsmodels、forecasting、forecast

目前，我正试图使用状态模型ARIMA库实现直接和递归的多步预测策略，并提出了一些问题。一种递归的多步预测策略是训练一个单步模型，预测下一个值，将预测值附加到输入到预测方法中的外生值的末尾，然后重复。，并将其用于一次预测整个多步预测。我不知道如何使用statsmodels库来实现这一点。(trend='

浏览 4提问于2018-10-30得票数 5

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用python的ARIMA模型预测未知数据而不是训练数据

python、statsmodels、arima

我用ARIMA模型拟合了一个时间序列。现在，我想使用该模型来预测下一步，例如给定某个输入序列的1个测试。通常我发现会使用fit.forecast() (如下所示)，但此预测适用于它用于拟合的系列，而我希望获得同一系列中不同部分的预测。from statsmodels.tsa.arima.model import ARIMA model = ARIMA(series

浏览 29提问于2021-03-29得票数 2

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分层时间序列

r、forecasting

我在R中使用hts包来拟合列车数据上的HTS模型，使用"arima“选项来预测和计算保持/测试数据的准确性。", keep.fitted = TRUE, keep.resid = TRUE) 现在，我不确定这是否真的是正确的方法，因为我不知道用于估计我的训练数据的ARIMA模型是否与我现在用于预测整个数据集的ARIMA模型相同(我假设fmethod=&

浏览 1提问于2015-10-11得票数 1

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R中的ARIMA模型

r、time-series、arima

我使用R中的预测包来实现ARIMA模型。我在拟合模型和结果的残差时遇到了问题。这是一个符合训练数据的ARIMA模型：然后，在测试完测试集上的几个模型之后，假设上面的模型</e

浏览 1提问于2018-01-31得票数 0

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我试图向自己解释将ARIMA模型应用于时间序列数据集的预测结果。数据来自M1-大赛，该系列为MNB65。我正在尝试将数据拟合到ARIMA(1,0,0)模型，并获得预测。我使用的是R。11813.92 11839.75 11864.09 11887.02 11908.62 11928.97 11948.15 11966.21 11983.23 11999.27(1)我如何解释，尽管数据集显示出明显的下降趋势，但此<em

浏览 7提问于2010-04-21得票数 15

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如何使用ARIMA实现交叉验证(滚动预测起源)？

r、cross-validation、training-data、arima、refit

假设我有一个时间序列数据集，使用90%作为训练集，10%作为随机验证集。如何评估ARIMA模型的准确性？我是否必须使用100%的完整数据集来拟合ARIMA模型，并使用auto.arima迭代地将其修改为使用forecast::Arima来预测验证集的训练集？或我是否必须使用训练集来迭代拟合ARIMA模型，并预测</em

浏览 3提问于2019-11-01得票数 2

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如何使用xreg编写滚动预测，但不在R中重新估计？

r、regression、forecasting、arima

我希望编写一个滚动窗口多步预测，而不需要重新估计(相反，我希望始终使用ARIMA(1,0,0)模型)，并在其中实现xreg。[i] <- forecast(refit, h=h)$mean[h] fc[i] <- forecast(refit, h=h,

浏览 28提问于2021-07-09得票数 1

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时间序列分析中的XGBoost与ARIMA

time-series、xgboost、arima

做时间序列分析，我对选择正确的模型有疑问。我想从包含no的输入数据集中预测下30分钟的窗口。那个特定的1分钟间隔的错误计数。我应该使用XGBoost还是ARIMA回归？我在网上发现的大多数文章或教程都使用ARIMA作为时间序列，而XGBoost则更多地用于Kaggle竞赛。

浏览 0提问于2019-09-24得票数 3

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R返回奇异误差的Arima模型预测

r、time-series、shiny、forecasting

我正在开发一个用于预测时间序列的闪亮应用程序。其中一个组成部分是使用ARIMA模型进行预测。用户指定历史数据的开始和结束，他们希望在ARIMA模型中使用什么p、d和q(如果他们不想使用auto.arima)，以及要预测的时间段。对于auto.arima，以及我使用的其他预测方法，比如霍尔特和霍尔特-温特斯，一切都很好。但是，当<

浏览 5提问于2015-06-12得票数 3

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如何求python中ARIMA模型的参数[p，d，q]值？

python、time-series、arima

ARIMA模型参数的p、d和q值的正确预测方法是什么？如何使非平稳数据用于平稳应用ARIMA？我已经提到了这个

浏览 0提问于2018-12-07得票数 2

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如何将指数变换应用于R中预测对象的预测

r、transformation、forecast

我用auto.arima做了一个arima模型。然后利用预测函数得到预测对象。plot(exp(forecast(arimaFit, h = 100))

浏览 4提问于2019-10-07得票数 1

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从Auto.arima到R的预测

我不太明白forecast()如何在library(forecast)中R中应用外部回归器的语法。我的身材是这样的：其中Y是timeSeries对象10 0 x1，因子是timeSeries对象10 0 x5。当我去做预报的时候，我申请.我得到了一个错误： Error in forecast.Arima(fit, h = horizon) : No regressors这是否意味着它要求xregressors的未来

浏览 4提问于2012-05-15得票数 10

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如何将数值运算应用于预测对象？

time-series、forecasting、arima、forecast

我正在构建ARIMA模型，我的数据是每月的，因此我调整了每个数据点的日历效果。在我对ARIMA进行建模和预测之后，我想对结果进行反向转换。如何访问预测的对象平均值和预测间隔以应用数值运算(因此它仍然是预测对象)？任何帮助都将不胜感激。

浏览 18提问于2020-07-28得票数 1

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用寓言对xreg后期的分层预测

r、hierarchical、forecast、fable-r

我正在使用伟大的fable包，并试图使用arima和ets模型创建分层预测，并与td、mo、bu和min跟踪进行协调，以比较和查看什么是最佳方法。我读过和关于使用new_data参数添加具有分层预测的回归者的文章，而不是用于非分层预测的xreg参数。通过将数据分解成火车和测试集并将测试传递给new_data，我已经成功地实现了这种方法，就像Rob在link1中描述的那样。我想我需要做的是把我所有的数

浏览 2提问于2021-05-28得票数 0

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在我库了预测包之后，我得到了一个错误，说找不到函数"forecast.Arima"，为什么？

我的代码是：library(forecast)summary(fit)forecast.Arima(pricetimeseriesarima), h=5, level=c(99.5)) 然后Error in forecast.Arima(pri

浏览 6提问于2018-01-25得票数 0

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Python状态模型ARIMA预测

python、time-series、forecasting、statsmodels

我正在尝试使用python状态模型进行样本外的预测。我不想仅仅预测训练集结束时的下一个x值，但是我希望一次预测一个值，并在预测时考虑到实际值。换句话说，我想做滚动的1期预测，但我不想每次都重新调整模型。我能找到的最接近的职位是这里：然而，这使用ARMA而不是ARIMA。我怎样才能用ARIMA实现这一点，或者有没有更好的方法？我知道我可以自己拉出系数并应用一个函数，但是在我的代码

浏览 1提问于2015-11-11得票数 10

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在python中从记录的和差异的时间序列数据中恢复原始预测

python、logging、forecasting、arima

我正在做时间序列预测，以预测未来的订单。因为数据是非平稳的，所以我做了记录和第一次差分。然后，我通过传递对数差分数据，使用从auto_arima获得的顺序值训练Arima模型。我正在以记录格式和差分格式获取预测值。此外，我还预测了未来30天，这是没有出现在数据集中，给出了相同格式的预测。由于我没有未来30天的数据，如何在这两种情况下恢复原始数据。 ? ?

浏览 44提问于2021-09-13得票数 0

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