问题标签 [fable-r]

如何对时间序列模型进行方差分析。

示例代码（来自https://otexts.com/fpp3/holt-winters.html）

在上面的示例中，我想在and上运行anova测试。我试过了，但它需要对象。model_1model_2anova(model_1, model_2)lm

我oneway anova对拟合值进行了测试，如下所示。

当使用xregs 的不同组合fable来生成一组不同的模型时，如果不同的模型选择不同的和参数，则不再具有可比性，对吗？在这种情况下，我是否应该从所有模型中找到最大值并选择并修复这些参数并重新训练模型以进行比较？ARIMAdDAICcdD

我正在比较包中的自动 lambda 选择功能的结果BoxCox.lambdaVSforecast包fable自动 lambda 选择的结果features

正如您在下面看到的，这两个函数没有返回相同的结果。此外，当我BoxCox.lamda对相同的数据应用 ts 对象和向量时，结果是不同的。

有人可以向我解释为什么它会这样吗？

我有一个时间序列，看起来像这个 t 值 1 12 2 12 3 0 4 0 5 0 6 0 7 0 我希望 acf1 等于 0.443，但准确度函数会产生空值。代码如下：

为什么会这样？

我一直在使用整洁的预测包寓言（非常有用）。

我想知道是否有一种简单的方法可以从 mable 中提取 p、d、q 值。

以本指南中的数据为例https://www.mitchelloharawild.com/blog/fable/

我知道规格存储在 model[[1]]$fit$spec 下，但如果我有大量模型，我无法找到提取它们的方法

理想情况下我想

谢谢！

我已经使用 R 中的包构建了以下扇形图fable。我想知道是否有人对为什么我的预测风扇的原点与实际线不符有任何建议（开头的外部点与实际线相距甚远） ? 这是建模错误还是我无法避免的数据问题？

这是我的数据集的可复制品

和我的代码

编辑：我正在寻找一种解决方案，使我的不确定性演变中的外部带（预测扇形）在开始时更窄，并且随着时间的推移它们呈扇形散开，类似于我在下面附上的英格兰银行图

我正在使用 fable 和 future 尝试并行预测，不幸的是，对于 for 循环中的每次迭代，该model()步骤似乎需要更多时间并消耗更多内存。我正在尝试做的是一次向前迈出一周，并在每一步使用可能同时使用多个模型预测几周。

我传递给model()函数的数据大小每步增加不到 1%，但计算所需的时间却呈指数级增长。下面是一个简化的示例，在我的情况下，我对直到该点的值进行一些计算并将其传递给模型，这使得每次model()调用时计算时间的增加只会增加。

我做了一些调查，时间增加似乎来自这条线。fabletools我在包中运行了调试选项，future计算时间增加的相关代码就是这个。

我相信，对于循环的每次后续迭代，都会将比需要更多的数据传递给每个集群节点。有没有办法可以避免这种情况并确保仅cur_training_data向下传递堆栈？

或者，也许我这样做的整个策略是关闭的，我看到 tsibble_stretch 可能是一种方法，但我担心复制每个时间步的训练数据会大大增加足迹，这就是我选择的原因循环和过滤。一般来说，有没有更好的方法来做到这一点？

非常感谢您的阅读。

sessionInfo()

这是我的代码：

它会产生错误：

我不确定我做错了什么。我看不出它与这个寓言的例子有什么不同

这是我的代码：

它生成：

这与本示例中的基本相同。我错过了什么？我已经仔细检查了胖手指错误。

我正在尝试使用包中的aggregate_key函数在fable闪亮的 flexdashboard 中创建分层时间序列。只要我可以在列名“值”中硬编码，下面的代码就可以正常工作。

出现问题是因为我使用 flexdashboard 输入来获取列名，因此它以字符串“值”的形式出现。我试图跟随无济于事。

请帮我弄清楚如何将字符串传递给这个函数。