fable: Error：` `mutate()`输入`arima`出现问题
fable是一个R语言中的时间序列分析包，用于进行时间序列的建模和预测。它提供了一系列函数和工具，可以帮助用户进行时间序列数据的处理、建模和预测分析。
在使用fable包中的mutate()函数时，如果输入参数为arima，可能会出现问题。arima是一个用于时间序列建模的函数，它可以拟合ARIMA模型并进行预测。然而，由于mutate()函数的设计初衷是用于对数据进行变换和添加新的列，而不是用于时间序列建模，因此在输入arima时可能会导致错误。
解决这个问题的方法是使用fable包中专门用于时间序列建模的函数，如ARIMA()或model()。这些函数可以更好地处理时间序列建模的需求，并提供更准确的结果。
关于fable包的更多信息和使用方法，可以参考腾讯云提供的R语言云计算平台，例如腾讯云的云服务器CVM和云数据库MySQL，可以提供稳定可靠的计算和存储环境，以支持R语言和fable包的使用。
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., index = time) %>% x Input must be a vector, not a `fcdist` object.
i Input `arima` is `(function
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我想在我的Forecast预测模型中使用在fable包中实现的θ模型。这就是我想要做的。library(forecast)library(fable)library(fabletools)
tourism_aus
model( arima= ARIMA</e
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我正在使用伟大的fable包，并试图使用arima和ets模型创建分层预测，并与td、mo、bu和min跟踪进行协调，以比较和查看什么是最佳方法。首先是我的可复制的示例数据：library(forecast)library(tsibble)奇怪
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基于日值的时间序列预测
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我正在用auto.Arima进行单变量数据预测，但我的预测是不正确的。我正确地使用了所有的步骤，但点预测值是不正确的。请帮帮我。模型：print(summary(fit_arima))
forecast_Arima <- forecast(f
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client 2 $375我有多个客户端(大约100个)，每个客户端的...data都是时间序列格式(24个月数据)
如何自动预测在R中使用auto.arima
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library("fable")library("dplyr")set.seed(68)df <- fabletools::as_tsibble(df, index = time, regular = TRUE) %>% dplyr::arrange(time)
df %>% fabletools
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这是我正在使用的代码 filter(SETTLEMENTDATE < '2020-02-11') %>% arima= ARIMA(sum ~ as.factor(Day))fc_region <- mod_region %>% 它给出了这个错误：
“错误:我之前曾想过，它可能正在创建7个虚拟模型，这就是为什么代码会爆炸，然后我使
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如何将预测与线图相匹配？
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) %>% autoplot(data3group_ts)**错误消息：**geom_point(color="blue", size = 3)
data3group_ts <- data3group %>%ARIMA(0,1,
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0.000000 -1.5994555我想用sales栏中前5个季度的销售额来预测下个季度的销售额(使用arima
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高频时间序列模型的拟合及短期预测
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csv = read.csv("so_data.csv"
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下面的代码非常简单，但是当我尝试运行最后一个模型部分(即使value是o_ts中的一个列名)时，我得到了错误的Error in NCOL(x) : object 'value' not found，我不确定为什么会这样如果Arima和mean预测模型是相同的，我也会感激任何帮助，如果不是，我应该使用什么函数来代替arima。library(Ecdat)library(feasts)library(fable)
o<- O
浏览 8提问于2020-10-21得票数 2
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我正在尝试使用分组数据同时对几个t进行回归(具有arima误差的回归)的ARIMA预测。(list(result))}
monthly_qty_by_cat2_fit <- monthly_qty_by_cat2_ts %>%# Erro: Problem with
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我有一个庞大的时间序列工作流程( 4273 *10模型)，每周在德雷克4273时间序列。正因为如此，我将我的工作流程完全喷出，以确定瓶颈的来源：至：然后转到：最后要：在我的训练代码(例如prophet_multiplicative)中，我正在使用未来的软件包来训练这个多个寓言模型，然后计算它们的准确性并保存它们。
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mutate(Date = yearmo
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使用Arima预测可能不起作用
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arima_cv = forecast_data_ini_split %>% crossing(arima_models_for_cv%>% slice(17:18)) %>% mutate(assessment_data = map(.x = split
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model(ARIMA(CPI)) %>in `mutate()`:
!Caused by error</em
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fc <- google_tr %>% arima= ARIMA(closing_price), prophet = prophet(closin
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我一直在使用整洁的预测包fable (它非常有用)。 我想知道是否有一种简单的方法可以从mable中提取p，d，q值。使用本指南中的数据作为示例https://www.mitchelloharawild.com/blog/fable/ library(tidyverse)library(fable)
group_by(State) %>%
summarise(Trip
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我创建了一个函数，允许我使用fable包进行时间序列预测。该功能的目的是分析某一特定日期/事件之后的观察值和预测值。event_analysis<-function(data,eventdate,period,title){ require(tsibble) model( a
浏览 2提问于2020-10-16得票数 0
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