个人中心
文章发布
退出
作者热门文章
- html - 出于某种原因，IE8 对我的 Sass 文件中继承的 html5 CSS 不友好？
- JMeter 在响应断言中使用 span 标签的问题
- html - 在 :hover and :active? 上具有不同效果的 CSS 动画
- html - 相对于居中的 html 内容固定的 CSS 重复背景？
25
4
在 Forecast 包中找不到 forecast.Arima 函数。错误显示未找到“forecast.Arima”。可以使用预测功能代替“forecast.Arima”功能吗？我正在使用预测 8.1。
其次，ARIMA 的输出在未来日期的平均值上持平。这是因为我正在使用“预测”功能。
库(预测)
arima.forecast <- forecast(arima1, h=30)
最佳答案
forecast.Arima 没有丢失，只是没有在 v8.1+ 中导出。请改用 forecast，它会在需要时调用 forecast.Arima。
关于forecasting - “forecast”包中缺少“forecast.Arima”函数，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/45193907/
25
4
0
在 Forecast 包中找不到 forecast.Arima 函数。错误显示未找到“forecast.Arima”。可以使用预测功能代替“forecast.Arima”功能吗？我正在使用预测 8.1
我正在使用 Dark Sky Forecast API 来检索一些天气信息。 当我阅读 official doc ，我发现“选项”部分描述了查询参数的用法。 例如， The API request m
我是 R 的新手，因为我正在关注另一个脚本的脚本，所以我遇到了麻烦，因为我无法安装(和调用)“预测”库。 我已经阅读了其他帖子，但到目前为止似乎没有成功的解决方案。 一些信息: 我从“Cran -R-
再会。 我在我的 SQL 查询中被这个问题阻止: 鉴于下表: 创建表`Forecasted_Sales_tcl`( `DEALER_id` varchar(15) 非空， `SALES_period`
SAS Forecast Studio 是一种用于商业智能预测的编程工具。它(大概)在后端生成 SAS 代码，然后生成输出。 有什么方法可以访问生成的用于生成输出的 SAS 代码，并将其保存为 .SA
我正在尝试使用 forecast.holtwinters 函数，当我尝试运行它时: dftimeseriesforecast %" "accuracy" "Acf" "arfima" "Arima"
我想预测一个线性模型，我用 ols 估计的。但是，它总是预测 future 相同的时间段，与我的数据集的长度相同。 这是我所做的。 data forecast(model,h=6,ts=T) Err
在 centOS 上使用 R version 3.2.3 (2015-12-10) 我正在尝试 install.packages('forecast') 我明白了: install.packages(
我正在构建时间序列模型。 但是，我无法理解 simulate 之间的区别。函数和 forecast forecast 中的函数包裹。 假设我建立了一个 arima 模型并想用它来模拟长达 10 年的
我是 R 编程的新手，但我一直在阅读您的博客和帖子，以便了解最新的预测包。然而，我一直在努力应对季节性的影响。 以最简单的信号为例: train <- ts(sin((2*pi)*seq(from=0
我正在尝试以周为基础预测年度时间序列(一年 52 周，我有 164 周的数据)。由于频率大于 24，R 建议我使用“STLf”而不是“ets”，以避免忽略季节性。 “STLf”函数运行得很好，我得到了
根据示例代码，我尝试使用 c++ 和 RInside 运行预测方法，但我得到了 Read 100 items 捕获异常:不是矩阵 谁能看看我的代码。 #include int main
我在 Google 和此处进行了广泛搜索，但似乎找不到我正在寻找的答案，或者至少找不到我理解的一些东西。是否可以在 Pandas 中使用 EWMA 进行预测？例如，如果我有从 2 月 1 日到 3 月
我正在尝试使用 SARIMAX 模型进行 TS 预测。但是，我遇到了某种错误，我不知道如何处理。我的代码很简单: import statsmodels.api as sm fit = sm.tsa.s
我将 ruGarch() 与 garch(1,1) 和 arma(2,0) 均值模型与外部回归量一起使用: spec=ugarchspec( variance.model=list(garchOrde
我在本地计算机上的 R Studio 中创建了大约 75K 时间序列。 在将流程迁移到具有更强处理能力的 VM 之前，我正在寻找加快处理时间的方法。 Fable 是在后台处理所有并行处理还是有更多机会
我想绘制一个 forecast使用 dygraphs 打包时间序列模型的预测. documentation建议使用以下方法进行实际预测: hw % dySeries("ldeaths", labe
我是 Pytorch_Forecasting 的新手。我遵循了与“使用时间融合变压器进行需求预测”(https://pytorch-forecasting.readthedocs.io/en/late
我是 R 包的新手，我正在处理时间序列。我必须建立一个预测模型来预测 future 的点击次数。预测的时间间隔需要每小时。 我的示例时间序列: DateTime Clicks
我有大量时间序列需要生成预测。为了自动生成最佳预测，我想应用一些模型，如 auto.arima、ets、(s)naive、神经网络等。不幸的是，当它循环遍历时间序列时，一些模型会失败，从而停止R脚本的
我是一名优秀的程序员,十分优秀！