forecasting

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    使用`dygraphs`预测'预测'预测

    我想绘制一个forecast包时间序列模型的预测使用dygraphs。该documentation提出了预测值与实际值以下办法： hw <- HoltWinters(ldeaths) p <- predict(hw, n.ahead = 36, prediction.interval = TRUE) all <- cbind(ldeaths, p) dygraph(all, "Deaths
    r forecasting dygraphs 2017-04-26

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    使用rts（）函数分析CPI数据的奇怪结果

    everyone。我刚开始学习时间系列。 我有以下来自中国的月度CPI数据（2010.01 - 2015.12）。 我想使用ETS从R. vector1 <- c(100.6, 101.2, 99.3, 100.2, 99.9, 99.4, 100.4, 100.6, 100.6, 100.7, 101.1, 100.5, 101.0, 101.2, 99.8, 100.1, 100.1, 100
    r time-series forecasting ets 2017-05-02

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    序列/时间序列监督学习的滞后值

    我试图找出如何在R中解决这个问题。我想在时间序列数据上使用不同的机器学习回归模型，这是在监督学习领域。在那种情况下，我需要一个函数/程序包，让我可以前进一步，后退一步，就像滑动窗口函数一样。该表显示了输入（t-n）和输出（t + n）变量，当前观测值（t）被视为输出值。 var1(t-1) var2(t-1) var1(t) var2(t) var1(t+1) var2(t+1) 1 4
    r dataframe time-series forecasting 2017-05-10

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    回归 - 样本外预测

    我试图找出如何处理我的预测问题，我不确定我的理解是否正确，所以如果有人能帮助我，这将是非常好的。首先，我的目标是预测回归的时间序列。除了使用ARIMA模型或其他启发式车型我想专注于机器学习技术，如回归，如随机森林回归，K近邻回归等。这里是数据集的概述： Timestamp UsageCPU UsageMemory Indicator Delay 2014-01-03 21:50:00 31
    r time-series prediction forecasting predict 2017-05-20

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    使用已知X的临近预报Y，在R中使用VECM

    我试图使用另一个时间序列（X）作为预测值来临时预报时间序列数据（Y）。 X和Y是协整的。 Y是从2012年1月月度数据至10月2016年X上运行从2012年1至2月2017年 所以，我跑VECM在这个视频中显示它：https://www.youtube.com/watch?v=x9DcUA9puY0 比，以获得一个预测值，我把它改造的VAR由vec2var命令，从这个主题以下信息：https://
    r modeling forecasting 2017-04-10

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    ACF和PACF解释

    我很难读取ACF和PACF图并确定模型的滞后。 我预计它看起来如下日常的用电负荷数据： date temperature load weekday month weekend day 1 2010-01-01 -28 256131 5 01 0 1 2 2010-01-02 -24 277749 6 01 1 2 3 2010-01-03 -53 264166 0
    r time-series forecasting 2017-04-12

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    更改X axsis比例在R

    我有数据是每月，但它显示为两年的时间间隔。我希望这个按月显示。 我使用绘图和GGfortify 2 ggplot使用下面的代码： library(ggplot2) library(ggfortify) spendingARIMA <- arima(spendingSaas, order = c(2, 1, 0)) fianlforecastSpending <- forecast(spend
    r statistics time-series forecasting 2017-04-14

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    openweathermap预测api所有结果相同的城市

    我使用openweathermap api预测lat & lon。 我不明白所有纬度& lon结果有相同的城市，并且城市没有变化 结果由lat & lon。 感谢您的任何指南。 Registers Ali
    api forecasting openweathermap 2017-04-21

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    在R中，auto.arima无法捕捉季节性

    auto.arima()给我的系列没有季节性组件，尽管我可以看到有一个存在。该函数为我提供了一个非季节性的ARIMA订单模型（5,0,0）。所以，当我尝试使用该模型进行预测时，它只是给出了平均值。时间序列是澳大利亚墨尔本每日最低气温十年。 Click this link to see the data and the auto.arima forecast ` library(readr) t
    r time-series forecasting 2017-04-25

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    forecast.Arima with xreg和预测期数

    我在尝试使用forecast.Arima预测值，参数xtreg和预测期数h。 我的R中代码： monthlylFatal <- ts(Spainmonthly$fatalities, start=c(1995,1), end= c(2013,12), frequency=12) Spainpps <- ts(Spainmonthly$pps.2007, start=c(1995,1), end=
    r time-series forecasting 2017-05-04
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