Unable to find forecast.Arima function in forecast package. Error displayed "forecast.Arima" not found. Can forecast function be used in place of 'forecast.Arima' function ? I am using forecast 8.1.

Secondly, the output from ARIMA is flat at mean for the future dates. Is this because I am using 'forecast' function.

library(forecast)

我正在使用forecastR 中的包，我想知道该auto.arima函数正在执行的模型列表是什么，以便确定哪个 ARIMA 模型最适合。有没有一种方法可以提取所有正在测试的模型的列表，以确保它没有遗漏任何东西，或者它不是一个黑盒子？

这是一个例子：

谢谢！

如何修复此错误：###尝试 4 from sqlalchemy import create_engine user = '*****' pasw = '*****' host = 'TD'

从 sqlalchemy 导入 create_engine

engine = create_engine('sqlite:///:memory:', echo=True) user = '****' pasw = '****' host = 'TD'

connect td_engine = create_engine('teradata://' + user + ':' + pasw + '@' + host + ':22/') Traceback（最近一次调用最后）：

文件“”，第 8 行，在 td_engine = create_engine('teradata://' + user + ':' + pasw + '@' + host + ':22/')

文件“C:\Users****\AppData\Local\Continuum\Anaconda3\lib\site-packages\sqlalchemy\engine__init__.py”，第 387 行，在 create_engine 返回 strategy.create(*args, **kwargs)

文件“C:\Users****\AppData\Local\Continuum\Anaconda3\lib\site-packages\sqlalchemy\engine\strategies.py”，第 56 行，创建入口点 = u._get_entrypoint()

_get_entrypoint cls = registry.load(name) 中的文件“C:\Users****\AppData\Local\Continuum\Anaconda3\lib\site-packages\sqlalchemy\engine\url.py”，第 139 行

文件“C:\Users****\AppData\Local\Continuum\Anaconda3\lib\site-packages\sqlalchemy\util\langhelpers.py”，第 218 行，加载中（self.group，名称））

NoSuchModuleError：无法加载插件：sqlalchemy.dialects：teradata

所以我的数据看起来像这样

我不想仅为 Instance1 构建 ARIMA 模型。我想要一个考虑所有实例的通用模型。我找到了很多例子来告诉我如何适应它

但在所有情况下都没有

这些是我正在使用的数据集的负责人。

要使用自动 arima 执行预测，我应该将此数据转换为单变量。

我使用上面的代码转换为单变量，但它给出了一个错误。

data.frame 中的错误（timedat = rep(0:(NREPOBS - 1), nrow(x)), outdat = as.vector(t(dvs))) ：参数暗示不同的行数：4123938、48

原始数据集：

有人可以帮我解决这个问题吗？

我有 2013 年 2 月 18 日到 2017 年 2 月 12 日之间的每日销售数据，其中只有 4 天的数据丢失（每年 25 日的所有圣诞节）。这些假期的销售量为零。我的目的是通过短期预测未来 5-7 天的销售数据来了解如何在下一周为我的商店配备人员。

我首先将此数据设置为时间序列：

然后通过分解进行初步分析：

这似乎表明我的销售趋势呈下降趋势，但如果我没记错的话，有一些季节性。因此，为了开始我的预测实施，我通过执行以下操作为前两年的数据拟合了一个 arima 模型：

这个模型对我来说似乎不合适，因为它不包含任何季节性。我知道我有足够的数据。Rob Hyndman 的博客说尝试使用ets也没有季节性。我对这个数据系列或预测方法有什么不了解的地方？

我正在使用多个时间序列模型，例如 ARIMA、holtwinters、predict。现在我想做这一切的合奏并产生结果。我需要建议在时间序列上应用合奏的最佳方法是什么。请帮忙。我是新手。

哪个具有arima建模功能的 R 包被认为是最好的？我想以arima直接的方式从拟合模型中模拟新的时间序列？

我尝试使用 ARIMA 来预测时间序列。

为什么这段代码预测的是纯线而不是一些类似的曲线？

我的问题是，现在我得到了一个 arima 模型，我如何使用这个模型结合旧数据（train）来预测动态测试中的值。我想要的是在 OLS 回归中，我得到了一个模型，然后我可以使用其他数据来测试这个模型。终于可以画图了。