1回答
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 177180 200 230 235 247
现在，我需要使用ggplot2使绘图看起来更好。那么，我的具体问题是如何将ETS</
浏览 9提问于2017-06-22得票数 0
回答已采纳
1回答
我使用ets()模型来拟合指数模型。我想拟合一个趋势不是乘数的模型。即：如果我使用上述代码，它将只适用于趋势为additive.But的模型--我希望该模型也应该考虑"ZNZ“(简单指数模型)。有没有办法让所有的模型都接受趋势是乘性的。
提前谢谢。
浏览 1提问于2015-02-19得票数 0
回答已采纳
但是当你试图跑步的时候 volume_ets <- volume_tsbl %>% ETS(volume) 此消息显示在控制台中 Error in match.arg(opt_crit) : 'arg'must be NULL or a character vector 我试着走捷径，但没什么用， volume_tsbl$volume <- as.numeric(as.character(volume_tsbl$volume)) 尝试运行 volume_ets <- volume
浏览 727提问于2019-07-03得票数 0
1回答
我使用了一个SARIMA模型，在将其绘制在实际值上之后，拟合的模型没有捕捉到数据中的几个峰值。因此，有没有一种方法可以改善，或者是一种替代方案，可以包括这些峰值，特别是最后两个峰值。(我也尝试过ets，但SARIMA是更好的)。
浏览 6提问于2021-11-05得票数 0
1回答
我编写了一个函数，使用不同的预测方法(如forecast::nnetar、forecast::tbats、forecast::Arima和forecast::ets )预测时间序列对象。编辑:关于这个函数，它需要一个ts对象，一个arima模型--这是我通过获取差异和检查ACF-PACF图发现的--以及一个有待预测的地平线。它应用了nnetar，ets，tbats和我的arima模型。
它结合了它们的拟合和预测，并创建了新的拟合值和预测值。它返回一个列表对象，其预测值为result$me
浏览 8提问于2016-09-08得票数 1
回答已采纳
1回答
我有一个这样的价格向量: Price=rnorm(n=44，mean=510，sd=10) 每一个数字都是对某一产品价格一个月的观察，我想预测未来6个月或4个月的价格。 但是得到了这个错误 etsmodel中出错(y，errortypei，trendtypej，seasontypek，dampedl，：unused参数(method = "naive") ) 每一个数字都是对某一产品价格一个月的观察，我想预测未来6个月或4个月的价格。我首先将曲线分解为季节、趋势和随机成分，因为当前值和前值之间没有太多的自回归相关性。 monthlyts=ts(Price, start = c
浏览 13提问于2019-10-15得票数 0
我使用plm的线性面板模型创建了两个回归模型，并使用poisson和pglm软件包创建了一个通用的面板模型。fit2 <- pglm(wage ~ exper + rural + married, data=punions, model="random", family="poisson")library(ggp
浏览 15提问于2015-08-12得票数 5
2回答
我有一个二次回归模型。我想将模型的拟合回归线添加到散点图中。我更喜欢使用ggplot2。我能够绘制散点图，但是当我使用"stat_smooth()“指定公式时，我得到以下警告，并且拟合的线没有在散点图上绘制。有没有人可以指导我，我应该做些什么不同的事情，这样我就可以用ggplot得到散点图中的回归曲线。代码：library(ggplot2)
names(hubbl
浏览 0提问于2017-09-04得票数 1
回答已采纳
1回答
寓言预测数据集请求和函数
、、、
github示例使用tsibbledata：：aus零售业在数据集中没有缺少日期
fbl_cafe_fit <- vic_cafe %>%现在从这个页面，人们需要把额外的‘模型’外面？？UKLungDeaths %>%
model(ets = ETS(log(md
浏览 2提问于2019-02-26得票数 2
回答已采纳
我在R中使用ets()函数来拟合季节模型，我有一个每周的销售数据，从我的数据中可以清楚地看到它有季节模式和趋势。以下是守则：nfit <- ets(x_ts,damped=FALSE)
是因为我在我的模型中使用了damped=FALSE
浏览 4提问于2015-02-16得票数 1
回答已采纳
假设我有一些数据，我建立了一个线性模型来拟合这些数据。然后使用ggplot2绘制数据，并将线性模型添加到图中。据我所知，这是一种标准的方法(使用内置的cars数据集)：fit <- lm(dist ~ speed, data = cars)p <-)p <- p + geom_smooth(method='lm')但是，上面的内容
浏览 0提问于2017-07-01得票数 13
回答已采纳
1回答
假设我在R中使用了来自ets包的forecast函数，并且我已经将模型拟合成一个时间序列t，其内容如下fcast = forecast(ets_model, h=
浏览 0提问于2015-11-27得票数 1
回答已采纳
我正在使用ggplot2包。我有这样的东西(只是有更多的数据)：df scale_y_log10()stat_smoot
浏览 0提问于2012-05-10得票数 7
回答已采纳
我在ggplot2中找不到一个常见的、琐碎的统计问题的明显解决方案。我希望geom_smooth(method = "lm")在color美学中保持组间的斜率常数。我开始使用的天真模型是lm(Sepal.Width ~ Sepal.Length, data = iris)。在ggplot2中绘制此图ggplot(iris, aes(x = Sepal.Length, y = Sepal.Width) +
geom_point()")
浏览 1提问于2022-04-06得票数 0
1回答
这就是为什么我认为每次计算拟合都不是很有用。因此，我喜欢将已拟合的模型传递给model并将其用于新数据的方法：但它并不能真正与HoltWinters模型一起工作。fcastHoltWinters <- forecast(update(oldHWfit, x=extendedSereies), h=horizon)
无论如何，我想保持
浏览 0提问于2012-09-26得票数 2
回答已采纳
我想用ggplot2绘制每一次治疗的拟合回归线。我想根据我所安装的模型绘制回归线，而不是让ggplot2来绘制，因为我想看看基于变化的模型估计有多不同。我知道我可以自己计算系数和斜率，但由于模型比较复杂，我正在寻找更容易绘制的方法。 vars
浏览 0提问于2018-01-18得票数 0
回答已采纳
4.220129 0.0129214506 -6 -5.389198 0.032892630我可以用标准的误差平滑来绘制它ymin=y-yerr, ymax=y+yerr), width=0.09)
但是我需要的是用yerr来拟合我的线性模型。有可能用ggplot
浏览 7提问于2013-01-31得票数 3
回答已采纳
我正在使用forecast软件包中的ets()和auto.arima()函数来预测R中的未来值。应该使用哪个标准来选择这两个模型中的最佳模型？以下是ets (data.ets)和auto.arima (data.ar)的精度输出。> accuracy(data.ets)0.6995941 4.1325246 3.26342460.7404200 2.5783128
浏览 6提问于2013-05-17得票数 5
我有一些数据，我想用nls对数据的每个子集拟合一个非线性模型，然后用ggplot2将拟合的模型叠加到数据点的图上。其中一种方法是使用geom_smooth，但是如果我使用geom_smooth，我就没有任何方法来检索模型拟合的系数。或者，我可以用nls对数据进行拟合，然后用geom_smooth绘制曲线，但如何知道geom_smooth绘制的曲线与我的nls拟合曲线相同？[[]]是
浏览 6提问于2017-10-17得票数 2
回答已采纳
扫码
添加站长 进交流群
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
相关资讯
热门标签
云服务器
ICP备案
对象存储
腾讯会议
云直播活动推荐
腾讯云开发者
