我有一个名为timeseries2的时间序列对象，如下所示： timeseries2 timeseries2Start = 1 Frequency =18.65 277 208
6 5316.8660 506 21.42 245 212 我拟合了时间序列我拟合了这些，然后尝试预测nexxt 8个周期。我收到如下所示的错误 (fit <- au
浏览 74提问于2020-04-14得票数 1
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我正在尝试使用auto.arima函数将一个模型与我的数据集相匹配，但我得到了一条no suitable ARIMA model found错误消息，我怀疑这可能是由于我传递给xreg部分的原因。我的数据集总共包含1176个观察值，其中包括一个我试图预测的变量，其余的是虚拟变量(假日、一周中的几天等)。我正试图将其作为回归变量传递给auto.<e
浏览 2提问于2017-08-23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基于auto.<
浏览 1提问于2019-05-13得票数 1
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我正在尝试使用下面的代码来预测某个人在餐馆点餐的超时("TiTo")。TiTo是一个人从进门到拿到食物所花费的总时间。TimeTT是顾客与服务员交谈的时间。我相信TimeTT是TiTo的预测因子，我想用它作为TiTo预测的协变量。我读过一些关于ARIMA的文章，据我所知，您可以在xreg参数中向模型添加预测器。我认为xreg参数类似于回归<em
浏览 0提问于2016-02-25得票数 1
我正在使用自己的一组数据跟踪Rob Hyndman的每日预测示例，并得到以下错误消息：
我谷歌了错误信息，并寻找潜在的解决方案，但没有任何建议的<
浏览 2提问于2017-07-03得票数 0
我试图使用预测库中的ARMA ()和forecast.Arima()函数来拟合带有ARMA错误的回归模型。(也就是我可以用arima()函数拟合的最接近ARMAX模型)data <-read.csv(filename,stringsAsFactors=FALSExreg=window(in
浏览 4提问于2013-11-20得票数 2
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
浏览 4提问于2012-05-15得票数 10
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我正在尝试使用auto.arima来拟合一个动态回归模型。我有每个客户的天然气(供暖)使用量的月度数据(我想要预测)和一组回归变量(例如，供暖度数、天然气价格、特定年份的结构假人和季节性假人)。我有外生回归变量的预测值。每个客户的使用数据从2005年1月至Mar2018提供，所有其他数据从2005年1月至2021年12月提供。我正在尝试预测2020年所有月份的每个客户的</
浏览 0提问于2019-04-24得票数 2
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我试图将ARIMAX模型与R中的日常消费数据进行拟合，当我用lm()进行OLS回归时，我能够为每个单元包括一个虚拟变量，并删除常数项(截距)，以避免小于满秩矩阵。lm1 <- lm(y ~ -1 + x1 + x2 + x3, data = dat)
我还没有找到使用arima()的方法，这迫使我使用常量项并排除其中一个虚拟变量。with(dat, arima(y, xreg = cbind(
浏览 3提问于2015-12-08得票数 0
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我想在每天的交易数据上为ATM做预测。因此，我在R中使用了预测包，并使用ARIMA()函数拟合ARIMA模型。我有trans_date，transaction_amount，weekdays和holiday_flag的数据。
我用回归变量拟合ARIMA模型，但在最终输出中</em
浏览 2提问于2015-10-27得票数 0
我试图估计一个带有arima误差的线性回归，但我的回归变量是高度共线性的，因此回归模型受到多重共线性的影响。我还了解到，auto.arima对xreg中定义的response变量和回归变量执行相同的差分(参见：Do we need to do differencing of exogenous variablesbefore p
浏览 38提问于2019-06-17得票数 1
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我尝试采用ARIMAX模型来研究遏制措施(使用政府反应严格指数，数字从0到100)是否对每日新病例率产生重大影响。我也想增加测试率。我用R编写了所有的程序(每个ts都是固定的，.)做了格兰杰因果检验。因此，不存在格兰杰因果关系的零假设可以被拒绝，新病例率和遏制措施具有反向因果关系。是否有可能转换变量“字符串索引”并继续使用ARIMAX模型？如果是的话，如何在R中做到这一点？
浏览 6提问于2020-11-26得票数 0
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我正在尝试用一个自变量(ARIMAX)来拟合R中的Arima模型。模型拟合数据包含正数和负数。问题是，在拟合模型之后，预测函数抛出的数字甚至与用于拟合模型的数据并不接近。0.000000000, 0.085009788,
-0.028666940, -0.046181130, -0.027316528, 0.006895
浏览 29提问于2019-06-20得票数 0
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模型&当我检查每日季节性时：ets(Data2)seasonal <- !根据这篇论文，我运行了以下代码： for(i in 1:25) fit <- auto.arima(data_ts, xreg==fourier(data_ts, K=7, h=104))但是预测部分抛出了错误：
傅立叶误
浏览 17提问于2018-01-18得票数 1
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我有一个平稳的时间序列，我想用自回归项来拟合线性模型，以校正序列相关性，即使用公式= c1*Bt + c2*Ct + ut，其中ut = r*ut-1 + et有人知道在R中使用什么来建模吗？
浏览 0提问于2009-12-14得票数 7
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我正在学习“使用R预测”DataCamp课程。我已经完成了整个工作，除了最后一部分特定的练习(链接，如果你有一个帐户)，在那里我完全迷路了。它给我的错误帮助也无济于事。Workday = elec[,"Workday"])
用ARIMA错误拟合需求列的动态回归模型，并调用此fit。fit <- auto.arima(elec[,"Demand"], <
浏览 2提问于2017-07-07得票数 1
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我试图了解线性回归的auto.arima()和lm()是如何工作的。我的假设(似乎不正确)是，当您使用auto.arima()并指定xreg时，线性模型适合于整个系列，然后使用ARMA模型进一步拟合残差。我从arima()文档中的这句话中得到了这一点(我认为这就是auto.arima()中所称的)
If am
浏览 3提问于2015-12-09得票数 4
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我正在使用forecast包并使用xreg实现auto.arima。在这里，我只想预测未来一年，但我无法在h函数中使用forecast参数。原因如下：请建议我用一种替代的方式来使用h进行具体的周期预测。
浏览 0提问于2019-06-17得票数 1
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我正在使用Ron Hyndman在R中优秀的forecast包中的fourier()和fourierf()函数。再看一下输出的sin1项，我们再次得到了一些变化，显示出与上面的数据一致的类似364天的季节性。 trainFourier<-fourier(data,3)
trainF
浏览 1提问于2013-08-01得票数 5
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从我的ridge.score()显示的负面结果来看，我猜我做错了什么。也许有人能给我指明正确的方向？scaler_2.transform(x_2_test)产出为：-4.47
编辑:通过阅读scikit学习文档，这个值就是R^
浏览 0提问于2019-02-15得票数 4
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