R中的自动SARIMA模型
是一种用于时间序列分析和预测的方法。SARIMA代表季节性自回归移动平均模型，它是ARIMA模型的扩展，专门用于处理具有季节性模式的时间序列数据。
自动SARIMA模型是一种自动化选择ARIMA模型参数的方法，它可以根据时间序列数据的特征自动确定最佳的模型参数。这种模型可以自动识别数据中的季节性模式，并根据数据的季节性周期性进行建模和预测。
自动SARIMA模型的优势在于它能够减少人工干预的需求，提高建模和预测的效率。它可以自动选择最佳的模型参数，避免了手动调整参数的繁琐过程。此外，自动SARIMA模型还可以提供准确的预测结果，并能够处理复杂的季节性模式。
自动SARIMA模型在许多领域都有广泛的应用。例如，它可以用于金融领域的股票价格预测、销售预测、天气预测、交通流量预测等。此外，它还可以用于经济学、市场研究、供应链管理等领域的时间序列分析和预测。
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R中的自动SARIMA模型
r、forecasting、arima
在R编程中有没有auto.sarima函数。我知道在r编程中有auto.arima函数。但我不确定是否也有auto.sarima函数或程序。如果有办法生成p，d，q和P，D，q值的顺序，请让我知道。我很感谢你的帮助。
浏览 6提问于2020-08-31得票数 1
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有没有办法用R中的sarima软件包模拟具有趋势的数据？
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(这里是sarima,0,1,2)的asta软件包的图形结果)
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Python模型自动使用CPU的所有核心。多么?
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浏览 2提问于2020-02-19得票数 1
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为什么python上的pmdarima包中的auto_arima函数比R上可用的auto.arima函数慢得多？
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浏览 7提问于2019-05-22得票数 3
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有什么方法可以改进这个SARIMA模型吗？
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你好，我刚刚在Data Camp的R课程中完成了ARIMA模型，我想运行一些ARIMA模型。本课程使用astsa进行ARIMA建模。(12)模型 sarima(Sun.ts, p = 12, d = 0, q = 0) 我怎么做AR甚至ARIMA模型，比如说只有第12个滞后或者1和12？最终，对于一个项目，我将做一个ARIMA模型，它应该看起来像这样 sarima(my_data, p = c(12), d = c(
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基于序列-序列模型的长期预测
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在R中绘制拟合的Sarima模型
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我使用了SARIMA中的训练集和测试集来预测应该是当前值，但是我如何预测超出时间戳的值呢
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1.为什么我最适合的地方不符合实际情况？基于AIC的THe最佳拟合模型为AR1，模型为ARMA(2,1)ts.plot(x)这是用于查找问题1的AIC和BIC的编码。AR1_fit <- sarima(x, p=1, d=0, q=0)
AR2_fit
浏览 5提问于2020-03-28得票数 0
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我想知道“SARIMA(Statsmodel)参数”[order]和[seasonal_order]。我该如何选择？
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(我试着从“最小AIC模式”中选择。_1_0_1_01
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SARIMA与每日数据
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有协方差的时间序列模型比没有协方差的时间序列模型具有更高的精度
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Python预测返回所有的NaNs
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浏览 1提问于2018-11-29得票数 3
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