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...
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...
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...
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....
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...
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...
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)...