对R中的多个时间序列迭代应用auto.arima (预测软件包)
在R中，auto.arima是一个用于时间序列分析和预测的函数，它属于预测软件包。它可以自动选择最佳的ARIMA模型，并根据历史数据进行预测。
ARIMA（自回归移动平均）模型是一种常用的时间序列模型，它结合了自回归（AR）和移动平均（MA）的概念。ARIMA模型可以用来分析时间序列数据的趋势、季节性和周期性，并进行未来值的预测。
auto.arima函数的主要参数包括时间序列数据、季节性周期、是否包含常数项等。它会根据数据的特征自动选择最佳的ARIMA模型，并返回模型的参数和拟合结果。
auto.arima函数的优势在于它能够自动选择最佳的ARIMA模型，无需手动调整参数。它还提供了一些诊断工具，可以评估模型的拟合效果和预测准确性。
auto.arima函数在许多领域都有广泛的应用，包括金融预测、销售预测、股票市场分析等。通过分析历史数据，它可以帮助用户预测未来的趋势和变化。
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我有以下时间序列： ts<-data.frame(Date=c('2017-01-01','2017-01-02','2017-01-03','2017-01-04','2017-01-05','20172017-01-06 8 128 2017-01-08 24 710 2017-01-10 10 36 我想在时间序列
浏览 54提问于2020-09-17得票数 0
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我目前正在为学校做一个项目，该项目要求我对给定的一组数据执行R中的时间序列预测。我已经查找了无数关于如何做到这一点的例子，但我找到的每个例子都包含一个记录数据的数据集，例如，在15年的过程中，每月一次。我的教授给我的数据集记录了每.001秒的数据，并且同一秒有多个数据条目。例如，在数据
浏览 1提问于2017-04-26得票数 2
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我的问题的完整R数据和代码在这里：。model <- auto.arima(enroll, xreg=x)
在我预测这个模型之前，我试图通过只选择一部分时间序列</em
浏览 1提问于2019-05-13得票数 1
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我使用R从Excel读取时间序列(使用XLConnect)，然后对该时间序列运行一些预测模型，然后将结果输出到Excel。这是一个很长的故事，但公司，我正在做硕士的研究，希望继续使用Excel！无论如何，我可以从Excel中提取我想要的时间序列。我用ts()使它成为一个时间序列。然后，我使用(按这个顺序) ets()、auto.arima
浏览 1提问于2016-09-23得票数 1
我是新的R和发现这个网站非常有帮助，所以这涵盖了我的问题的后半部分(每个帖子一个问题)。谢谢你提前提供帮助。
背景：I正在绘制具有多个预测的历史数据，用于视觉准确性检查。当显示在“观察”的x轴上时，这是非常有效的。但是，当在x轴上绘制日期时，这些数据更容易理解，因此我使用ts()将其设置为时间序列，并按预期绘制时间序列数据。不过，(A)由于预测数
浏览 4提问于2013-08-08得票数 2
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我曾经使用"auto.arima“在R中运行arima模型，以确定符合数据的最佳arima模型。即使没有它，在R中也很容易编写一个函数来执行类似的任务。然而，我已经用谷歌搜索了几天，我在SAS中找不到类似的过程。谁知道SAS中有没有"auto.arima“？或者我必须自己写一个？谢谢!编辑:经过几天的在线搜索，我能找到的最接近的是时间序列<em
浏览 0提问于2012-07-24得票数 2
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我正在尝试在R中做时间序列分析。我有像这样的数据时间序列数据集。函数来预测结果。我设法写了用auto.arima函数做预测的R代码
data <- c(5300,289329.8,596518,328457,459600,391356,406288,644339,251238,386466.5,459792,641724,399831,210759,121690,28
浏览 0提问于2015-04-20得票数 4
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我有大量的时间序列，我想对这些时间序列作出预测。为了自动生成最优预测，我想应用一些模型，如auto.arima、ets、朴素、神经网络等。不幸的是，当它在时间序列中循环时，有些模型会失败，从而阻止R脚本的执行。为了使它更加健壮，我开始使用tryCatch()；我的主要目标是让脚本继续运行，而不
浏览 1提问于2014-02-12得票数 2
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我正在应用ARIMA模型来预测R中的时间序列。Higher.R2.18. <- auto.arima(Diiferent_set[,7],test="adf") forecast(Higher.R2.18.,h=22)
浏览 3提问于2013-06-28得票数 0
我试着用R对单变量时间序列进行预测。然后我使用函数预测(fit，h=6)，因为我将预测下一个6 mounth。我有这种类型的错误:预测中的错误(fit，h= 6)：未使用的参数(h = 6)
有人知道是怎么回事吗？我读了很多使用这个程序的
浏览 1提问于2019-04-09得票数 1
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我有5年的每周价格数据超过15K产品(5*15K**52记录)。每个产品都是一个单变量时间序列。目的是预测每种产品的价格。我熟悉单变量时间序列分析，在这种分析中，我们可以可视化每个ts序列，绘制其ACF、PACF和预测序列。但是，在这种情况下，当我有15K不同的时间序列时，单变量时间序列分析是不可能的<
浏览 2提问于2020-09-03得票数 1
我正在分析基于包含日期、产品和价格的数据框架的时间序列数据。在数据框中，它给出了每个日期的每种产品的价格。我正在尝试使用ARIMA预测每种产品的价格。我为每个产品制作了多个子数据帧，并运行auto.arima()来查找每个产品的时间序列数据的AR和MA。我发现每个产品都有不同的AR和MA。我正在尝试做的
浏览 0提问于2020-05-24得票数 0
我对R相对较新。我使用auto.arima和predict来预测时间序列数据。下面是我使用的代码：train.pd=predict(train.arima, n.ahead
浏览 4提问于2014-03-06得票数 2
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我一直在使用的过程的高级概述(下面是带有示例数据的代码)2)对于业务+区域的每一个组合，我都希望根据以前的收入值+订单的先前值，对收入进行预测。3)我想使用ARIMA模型(使用auto.arima() )来计算收益和订单的最优订单，然后将这些信息应用到预测函数中。"
浏览 3提问于2013-12-18得票数 2
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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，并预测验证集、以及因此不同的模型，并且每次都不进行修改？我一直认为，这是第一个，然而，我<em
浏览 3提问于2019-11-01得票数 2
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我需要在Dygraph中绘制时间序列，其中多个时间序列被绘制在一起。作为我们可以使用的数据正如在dygraphs网站上所做的那样：
一种方法自然是分别使用auto.
浏览 0提问于2015-10-14得票数 2
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考虑到这一点，我从R中的n组时间序列的数据帧开始。我想对每个分组运行auto.arima (或来自package forecast的其他预测方法)。如果可能的话，我更喜欢泛化到多个变量(即class_1，...class_n，)的方法。ORIGINAL"
library(forecast)
ts<
浏览 2提问于2013-06-04得票数 0
我有一个带有“日期”和“黄金价格”variables.After的黄金价格数据集，在R中做了所有的预处理步骤，我通过ts或xts函数将数据框对象转换为时间序列，并通过adf检验来检查是否平稳。现在，通过启用预测库，我运行auto.arima函数并预测接下来的十个值。"DATE" "GOLD PRICE"
x.xts &l
浏览 1提问于2016-11-28得票数 1
我已经读过了和不幸的是，所有这些都没有给出任何明确的答案--如何用差分方法(diff())来转换ARIMA中的预测，以达到平稳序列。to see fit#plot fitted
lines(fitted(fit),c
浏览 3提问于2015-12-29得票数 2
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