我用的是GRETL在那里，当我为arima模型的有效性做预测时，我将得到蓝色线条的拟合序列和红色线条的原始序列。后来，我切换到R，在这里我找不到任何命令来做同样的事情。我使用的是预测包中的Arima模型。在GRETL中，我用来做模型->时间序列-> arima ->预测。它将自动打印安装的和原始的系列。有没有办法<
浏览 2提问于2011-07-22得票数 20
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建立了一个具有非零均值的ARIMA(9,0,2)模型。我想用这个模型来做反事实的预测。也就是说，条件是只有前九个观测值，我正在寻找一个R函数，它可以对第十次，第十一次观测产生预测，等等，使用ARIMA(9,0,2)模型，我用所有的数据来估计。函数forecast取到了时间序列结束的位置，并使用拟合模型进行预测，但我还没有找到一种方法来欺骗我，用观测值1-9来<em
浏览 2提问于2014-08-06得票数 2
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我是一个R语言的初学者，我有一个按产品接收数量的每月数据列表，我如何用ARIMA模型(最佳模型)可以预测任何类型的数据。我使用了下面的代码，但我不知道结果是否正确和可靠，或者我必须更改另一个模型或此代码中的一个简单更改。,main='ACF Qty')
# Step 6: Identification o
浏览 14提问于2017-07-09得票数 0
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我的问题的完整R数据和代码在这里：。model <- auto.arima(enroll, xreg=x)
在我预测这个模型之前，我试图通过只选择一部分时间序列fcast_par <- f
浏览 1提问于2019-05-13得票数 1
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我的目标:我想了解一个时间序列，一个强自回归序列(ACF和PACF输出告诉我)，并做出预测。这是正确的程序吗？我是统计学和R的新手，如果这是不正确的，我希望得到一些批评。在构建Arima模型</em
浏览 3提问于2018-01-18得票数 1
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我想在每天的交易数据上为ATM做预测。因此，我在R中使用了预测包，并使用ARIMA()函数拟合ARIMA模型。我有trans_date，transaction_amount，weekdays和holiday_flag的数据。
我用回归变量拟合ARIMA模型，但在最终输出中</em
浏览 2提问于2015-10-27得票数 0
我曾经使用"auto.arima“在R中运行arima模型，以确定符合数据的最佳arima模型。即使没有它，在R中也很容易编写一个函数来执行类似的任务。然而，我已经用谷歌搜索了几天，我在SAS中找不到类似的过程。谁知道SAS中有没有"auto.arima“？或者我必须自己写一个？谢谢!编辑:
浏览 0提问于2012-07-24得票数 2
我刚开始做R和时间序列预测。我正在对一个变量(消费)和一个外生变量(收入)进行预测。这是季度数据。当我用R码运行模型时， #train_inc <- exp_trial[,2][1:150] 这个模型没有错误。但是，当我预测它时，我得到一个错误xreg和'new
浏览 3提问于2016-06-05得票数 3
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资料:我有不同国家和因素的时间序列数据，例如从1972年到2007年的“阿富汗”出生率()。目标:预测2008年和2012年的出生率您能告诉我示例或共享代码片段吗？
浏览 1提问于2016-05-31得票数 0
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我用arima+stl模型对R中的时间序列进行预测，预测汇率。ui.RsidebarLayout( sidebarPanel(library(forecast)
parameters <- read.csv("~/RWD/stl+arim
浏览 6提问于2016-07-23得票数 1
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很多时候，时间序列数据是通过arima.sin()函数在R中生成的，我想知道这样的时间序列数据是以什么频率出现的？它可以是每日，每周，每月或每年的频率，以便我可以知道如何处理它的分析。例如，如果我需要将其转换为R中的时间序列数据，我会编写：
data1 <- arima.sim(n, model = list(ar=phi, order = c(1, 0, 0)), sd = 1)data <- ts(data1, fre
浏览 2提问于2020-12-02得票数 0
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R中的Arima预测似乎会根据输入到Arima()函数的数据量而变化。例如，我有一个30天的销售数据。如果我输入第1-20天和预测第21天，我得到的预测与输入第10-20天的预测不同。这对我来说没有意义，因为Arima(p，d，q)模型只查看之前的p，q天数据。那么，如果我更改了输入到函数中的数据量，为什么预测
浏览 15提问于2020-07-11得票数 0
我的代码是：library(forecast)summary(fit)forecast.Arima(pricetimeseriesarima), h=5, level=c(99.5))
然后Error in forecast.Arima(pri
浏览 6提问于2018-01-25得票数 0
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我有一些时间序列数据，其中包含了一些季节性趋势，我想使用ARIMA模型来预测这个序列在未来的表现。= exog, order=(1,0,1)) 我正在为几个不同的数据源这样做，在所有这些数据源中，我看到了很好的结果，也就是说，如果我为训练数据绘制在一些地点，它完全无法捕捉到每年同一天的培训数据中一再出现的明显的季节性趋势
浏览 2提问于2016-04-21得票数 3
我非常困惑如何使用ARIMA来预测/预测。我非常困惑，因为在预测阶段根本没有使用y_test。例如，如果我们使用其他预测模型(如Keras或tensorflow)。我们会用这种方式编码。
首先，我们
浏览 0提问于2020-05-30得票数 0
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我试图向自己解释将ARIMA模型应用于时间序列数据集的预测结果。数据来自M1-大赛，该系列为MNB65。我正在尝试将数据拟合到ARIMA(1,0,0)模型，并获得预测。我使用的是R。，但此模型的预测却呈上升趋势？对于ARIMA(2,0,0)也是如此，它是使用auto.arima (预测软件包)的数据和A
浏览 7提问于2010-04-21得票数 15
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我在试着预测各种产品的销量。我注意到数据集具有一定的季节性，所以我尝试使用ARIMA建模。我有6个产品，我正在尝试让SAS同时预测所有6个产品。有没有办法做到这一点？
谢谢,
浏览 0提问于2016-04-17得票数 2
我有一些时间序列，就像这个：我想预测未来的价值，所以我分裂了火车/测试(70/30)，我创建了几个ARIMA模型，但是它们都是完全错误的(也许我错了)。模型是预测一条直线。显然，也是在反转换后的值标准化后：所以，我很困惑。我不知道这些模型都这么差。我尝试了所有可能的配置，改变模式，季节性等等。此外，我还尝试了一个较小的系列，在2018年之前删除数据，因为它们非常小，但在这种情况下，我的结果也很糟糕。我的
浏览 0提问于2022-09-29得票数 4
我正在使用statsmodels.tsa.arima.model.ARIMA在时间序列上拟合ARIMA模型。 如何使用此模型对看不见的数据进行预测？似乎预测和预测功能只能从模型拟合到的训练集中的最后一次看到的数据进行预测。 举个例子，我想用一个静态模型来预测未来。这是为了实时多步预测的目的，其中重新拟合
浏览 33提问于2021-10-28得票数 0
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