问题标签 [fable-r]

嗨，有人可以给点建议吗？我正在尝试安装 fable 包，但是当我收到错误消息时： install.packages 中的警告：包 'fable' 不可用（对于 R 版本 3.4.2）

有什么解决办法？？谢谢！

我一直在玩预测、寓言和 tibble，并且正在研究 Rob Hyndman 的示例HERE。当我到达“auscafe”示例的结尾时，出现的自动绘图仅用于预测，而不是原始绘图加上所示（和预期）的预测。

我在这里想念什么？

有没有人有R中寓言包的数据集要求在这里我遇到了一些问题，任何人都可以提出任何建议会很好。我的 R 版本是

platform x86_64-w64-mingw32
arch x86_64
os mingw32
system x86_64, mingw32
status
major 3
minor 5.2
year 2018
month 12
day 20
svn rev 75870
language R
version.string R version 3.5.2 (2018-12-20) 昵称 Eggshell Igloo

1. 我可以使用不规则时间数据进行建模吗？说：我有 365 天中 250 天的价格数据，但我仍然想用寓言来模拟价格的 ARIMA。那可能吗？示例表单 github 使用 tsibbledata::ausretail 在数据集中没有缺失日期

2. 似乎赞扬寓言 pacakge 语法改变了我使用的是这个页面 2018-12 中的示例，这很好 https://github.com/mitchelloharawild/fable-tfeam-2018/blob/master/index.Rmd

但现在我无法使用代码。例如，ETS 正在使用

现在从这个页面，人们需要把额外的“模型”放在外面？？ https://github.com/tidyverts/fable

是新语法还是我的理解有误？

3. 似乎现在我没有寓言中的 auto.arima () 选项了？？？我需要指定 pdq() 和 PDQ()

   USAccDeaths %>% as_tsibble %>% model(arima = ARIMA(log(value) ~ pdq(0,1,1) + PDQ(0,1,1)))

4. 在我拟合了 arima 模型之后，我也有问题使用拟合模型来预测下一个时期这个语法不再起作用：

   fbl_cafe_fc <- fbl_cafe_fit %>% 预测（h=24）

有了寓言，我可以做到：

我希望能够在将模型列表传递给模型（）之前构建模型列表，例如：

我找不到实现这一目标的方法。有什么建议么？

就像是：

可能是一个起点，但不完全是我想要达到的目标

提前感谢您的帮助

此代码正常工作

下一个预计不会工作

显然，由于 ARIMA 模型，它不起作用。ETS 工作正常

我可以：

但这会使两种模型都失败

我想要类似的东西

这样 fm3 包含 ETS 的正确结果和 ARIMA 的“try-error”类对象

可能修改 fablelite:::estimate 以便它可以处理错误可能是一个解决方案？

任何帮助将不胜感激

包寓言的预测功能似乎对日期（索引）有奇怪的影响

适合任何型号

并预测它

如您所见，索引变量具有不同的格式

知道为什么会发生所有这些以及如何避免它吗？

在此先感谢您的任何建议...

我有多个湖泊的数据集，随着时间的推移水位升高。观察结果不规则地间隔并且有许多大的间隙。此外，一些较旧的观察结果可能质量较低或未知。我创建了一个单独的模型，它可以很好地预测随时间变化的水位，但仍然会以不同的数量错过实际观察结果。

我想创建第三组输入/插值数据，其中解决方案是：

由缺失观测值的模型值通知交叉高度加权的观测值，并由较低加权的观测值通知

到目前为止，我已经使用 fable 包的 TSLM->interpolate 来执行此操作。它工作得相当好，但我看不到将权重引入过程的方法。此外，它在很大程度上依赖于全局系数和截距，当建模值明显错过观察值时，它变得有点不稳定。我在想我需要使用某种加权黄土，它依赖于局部系数并且可以适应加权。

有没有办法从fable::NNETAR模型中获得变量重要性的视图？像nnet下面这个虚构的例子吗？

^{由reprex 包（v0.3.0）于 2019 年 9 月 18 日创建}

我有一个频率相当高（15 分钟）的值的时间序列。时间序列没有缺失值，并显示了一些每日和每周的周期性组件。

我正在尝试fable在 R 中对其进行建模，但我似乎找不到任何体面的结果，我想知道我是否做错了什么。

这是我的代码，使用可以下载的示例数据集：

这是时间序列： 如您所见，它非常有规律，具有良好的每日周期性。让我们尝试使用几个模型的默认设置对其进行建模：

他们都失败了：

我对这个过程的有限理解显然是错误的，默认值在这种情况下没有用。但是我尝试调整它们，不幸的是，我无法捕捉到更好的东西。无论如何，由于我是该领域的菜鸟，我不明白这是否是由于：

• 我没有设置正确的默认参数（我应该更深入地研究fable的参考书）
• 我可用的有限数据（短时间序列，只有几个月）
• 方法不适合快速变化的数据（每日和每周重复模式）
• 我的代码中的问题

我敢肯定这是一个简单的问题，但在这里相对较新。我正在尝试在我可以在 R 之外使用的 CSV/表中提取预测值。我跟随这里的多个系列示例：https ://www.mitchelloharawild.com/blog/fable/ 。我正在尝试提取在此步骤中完成的 2 年预测数据：

我可以在自动图中看到 3 个模型，但不知道如何从 Fit tsibble 中获取预测值。任何帮助表示赞赏。看起来有相当多的信息可以分类（预测间隔等），所以如果有地方我可以参考如何解析所有可以下载的内容以及如何让我知道。谢谢！