如何使用purrr/tidyverse将几个时间序列模型(如ets，auto.arima等)应用于R中数据中的组？

在R中，可以使用purrr和tidyverse包来将几个时间序列模型应用于数据中的组。下面是一个完善且全面的答案：

1. purrr和tidyverse是什么？
   • purrr是一个R包，提供了一组函数，用于进行函数式编程和迭代操作。
   • tidyverse是一个R包集合，包含了一系列用于数据处理和分析的包，如dplyr、ggplot2等。

• 时间序列模型是什么？
  • 时间序列模型是一种用于分析时间序列数据的统计模型，可以用来预测未来的值或分析时间序列的特征。
• ets和auto.arima是什么？
  • ets是一个R包中的函数，用于拟合时间序列数据的指数平滑模型。
  • auto.arima是一个R包中的函数，用于自动选择和拟合时间序列数据的ARIMA模型。
• 如何将时间序列模型应用于数据中的组？
  • 首先，需要将数据分组，可以使用dplyr包中的group_by函数进行分组操作。
  • 然后，可以使用purrr包中的map函数，将时间序列模型应用于每个组。
  • 最后，可以使用tidyverse包中的其他函数，如unnest函数，将结果展开为一个数据框。
• purrr和tidyverse的优势是什么？
  • purrr提供了一组简洁而强大的函数，使得函数式编程和迭代操作更加容易和灵活。
  • tidyverse提供了一套一致的语法和功能，使得数据处理和分析更加直观和高效。
• 时间序列模型的应用场景有哪些？
  • 时间序列模型可以应用于经济学、金融学、气象学等领域，用于预测股票价格、商品需求、天气变化等。
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