试图解决一个问题一段时间。我有一个数据框，其中包含
- 日期和时间（大约 1 年的每小时数据）
- 位置（1000 个不同的位置）
- 流量（我想预测的结果）
贝娄是数据的一个例子
date <- as.Date(c('2015-11-1','2015-11-1','2015-11-1', '2015-11-1','2015-11-1','2015-11-1', '2015-11-1','2015-11-1','2015-11-1'))
hour <- c(0, 0, 0, 1, 1, 1, 2, 2, 2)
location <- c('location 1','location 2','location 3', 'location 1','location 2','location 3', 'location 1','location 2','location 3')
traffic <- c(1, 1.1, 1, 2, 2.5, 2.3, 2.5, 2.7, 3.6)
df <- data.frame(date, hour, location, traffic)
我正在尝试一段时间为每个位置制作一个时间序列。低于我尝试过的，但我没有得到我正在寻找的结果
fitted_models = df %>% group_by(location, date, hour) %>%
do(model = ts(data=df, start = c(2015-11-1, 0), frequency=3) )
目的是消除季节性并运行 ARIMA 模型以查找每个位置的异常值。
如何为每个位置创建一个单独的时间序列（ARIMA 模型）？
先感谢您。埃里克