Вопросы с тегом «multiple-seasonalities»

1
Значение «Частота» для данных интервалов секунд / минут в R
Я использую R (3.1.1) и модели ARIMA для прогнозирования. Я хотел бы знать, каким должен быть параметр «частоты», который назначается в ts()функции , если я использую данные временных рядов, которые: разделено минутами и распространяется в течение 180 дней (1440 минут / день) отделяется секундами и распространяется на 180 дней (86 …

3
Ежедневный анализ временных рядов
Я пытаюсь провести анализ временных рядов, и я новичок в этой области. У меня есть ежедневный подсчет событий с 2006 по 2009 год, и я хочу приспособить модель временного ряда к нему. Вот прогресс, который я сделал: timeSeriesObj = ts(x,start=c(2006,1,1),frequency=365.25) plot.ts(timeSeriesObj) В результате получается сюжет: Чтобы проверить, есть ли сезонность …

1
Как разложить временной ряд с несколькими сезонными компонентами?
У меня есть временной ряд, который содержит двойные сезонные компоненты, и я хотел бы разбить ряд на следующие компоненты временного ряда (тренд, сезонный компонент 1, сезонный компонент 2 и нерегулярный компонент). Насколько я знаю, процедура STL для разложения ряда в R допускает только один сезонный компонент, поэтому я попытался разложить …

1
Прогнозирование временных рядов с ежедневными данными: ARIMA с регрессором
Я использую ежедневные временные ряды данных о продажах, которые содержат около 2 лет ежедневных точек данных. Основываясь на некоторых онлайн-уроках / примерах, я попытался определить сезонность в данных. Кажется, что есть еженедельная, ежемесячная и, вероятно, годовая периодичность / сезонность. Например, существуют дни выплаты, особенно в первый день выплаты за месяц, …

2
Прогнозирование часовых временных рядов с ежедневной, еженедельной и годовой периодичностью
Основная редакция: Я хотел бы сказать большое спасибо Дэйву и Нику за их ответы. Хорошая новость заключается в том, что у меня получился цикл (принцип заимствован из поста профессора Гиднмана о пакетном прогнозировании). Чтобы объединить невыполненные запросы: а) Как мне увеличить максимальное число итераций для auto.arima - кажется, что при …

1
Как интерпретировать результаты модели TBATS и диагностику модели
У меня есть получасовые данные о спросе, которые представляют собой многосезонные временные ряды. Я использовал tbatsв forecastпакете в R, и получил результаты , как это: TBATS(1, {5,4}, 0.838, {<48,6>, <336,6>, <17520,5>}) Означает ли это, что ряд не обязательно должен использовать преобразование Бокса-Кокса, а термин ошибки - ARMA (5, 4), а …

1
Интерпретация декомпозиции временных рядов с использованием TBATS из пакета прогноза R
Я хотел бы разложить следующие данные временных рядов на сезонные, трендовые и остаточные компоненты. Данные представляют собой почасовой профиль Cooling Energy из коммерческого здания: TotalCoolingForDecompose.ts <- ts(TotalCoolingForDecompose, start=c(2012,3,18), freq=8765.81) plot(TotalCoolingForDecompose.ts) Таким образом, существуют очевидные ежедневные и еженедельные сезонные эффекты, основанные на рекомендациях: Как разложить временные ряды с несколькими сезонными компонентами? …
Используя наш сайт, вы подтверждаете, что прочитали и поняли нашу Политику в отношении файлов cookie и Политику конфиденциальности.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.