Я пытаюсь приспособить модель ARIMA (пакет fable), в которую я включаю манекены. Вот код, который я использую mod_region <- aggregated_region %>% filter(SETTLEMENTDATE < '2020-02-11') %>% model( arima = ARIMA(sum ~...

Я использовал аккуратную басню о пакете прогнозов (которая оказалась очень полезной). Мне было интересно, есть ли простой способ извлечь эти значения p, d, q из таблицы. Используя данные этого руководства в качестве примера...

Привет, кто-нибудь может дать предложение? Я пытаюсь установить пакет fable, но когда получаю сообщение об ошибке: Предупреждение в install.packages: пакет «fable» недоступен (для R версии 3.4.2) любое решение ?? Спасибо!

Я уверен, что это простой вопрос, но здесь относительно новый. Я пытаюсь извлечь прогнозируемые значения в CSV / таблицу, которую я могу использовать за пределами R. Я последовал примеру с несколькими сериями отсюда:...

Я думаю, здесь есть что-то странное. Например, следующий код дает одинаковые значения для остатков и нововведений: fit <- us_change %>% model(ARIMA(Consumption ~ Income)) %>% augment() Кажется, что функция augment() извлекает...

У меня есть пакет массового рабочего процесса временных рядов (4273 * 10 моделей) для 4273 временных рядов еженедельно в Drake. Изначально я пытался создать полный рабочий процесс с помощью пакета fable. Это очень удобно для обучения моделей для...

Вот мой код: library(fpp3) val <- seq(1,100,1) time <- seq.Date(as.Date("2010-01-01"), by = "day", length.out = 100 ) df <- data.frame(val = val, time = time) fit <- df %>% as_tibble(., index = time) %>%...

Я пытаюсь сделать прогнозы для 1000 магазинов с помощью пакета fable. Пакет fable работает параллельно, как функция forecast ? Большое тебе спасибо

Я только начал использовать {fable} и {tidyverts} семейство инструментов, и пока все идет неплохо. В настоящее время я заинтересован в составлении долгосрочных вероятностных прогнозов на основе ежедневных данных (с ежемесячным или квартальным...

Я хочу сделать эти две вещи (в сочетании) с временным рядом T: спрогнозировать сезонно скорректированный компонент T (STL, используемый для разложения) и «добавить обратно» сезонность (я предполагаю, что сезонная составляющая неизменна, поэтому я...

Мой вопрос: если бы у меня был tsibble с более чем одним ключом (n_keys ›1) и одной или несколькими ключевыми переменными (key_vars› = 1), может ли набор tidyverts выполнить box_cox преобразование для каждого временного ряда (одно преобразование...