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我是学习 python 的新手，我正在创建一个时间序列模型，该模型使用 Prophet 模型预测每个月的总销售额。我需要帮助获取模型的 RMSE！谢谢！

组合由预测函数生成的 2 个时间序列对象时出现错误。

这是源代码

这样做时产生的错误是

as.matrix(pred.hw.add) + as.matrix(pred.arima.boxcox) 中的错误：不一致的数组

知道为什么会这样吗？

我遇到了一个可能相当简单的问题。

我有一个数据框，其中包含不同间隔的日期（如 4 位数年份）和相应的区域值。我想执行线性回归预测，以找出该区域在哪一年正好为 0，或者换句话说，与 x 轴相交

示例数据集：

我是使用 python 进行机器学习的新手。我有具有多个 ID（例如 100）的时间序列数据，其时间戳为 12 个月（11 个月 - 训练数据，1 个月 - 测试数据）。我在单个 ID（ACF、PACF、ADF 测试以获取订单）上尝试了ARIMAX（Python），后来计算了该 ID 的 MAE、RMSE（效果很好）。现在我想预测测试持续时间（过去 1 个月）中的所有 100 个 ID，并计算每天的平均 MAE 和 RMSE，并绘制 30 天的分布。
是否有预测所有 ID 的功能。

我正在玩包预测并创建了模型：

并尝试运行

我有兴趣知道如何解释这个结果。

我有一个类似的表，按季度存储销售收入数据我的问题是预测公式不允许我从 2 行中选择历史数据我尝试了以下公式：

以上都没有奏效。我究竟做错了什么？

其次，有没有办法通过 vba 或其他公式等其他方式在 Excel 2013 中使用 FORECAST.ETS 或类似函数？

最后，是否可以跳过/考虑假期，办公室关闭一个多月？

我正在预测每月的时间序列数据，并希望水平显示预测值。目前使用预测包，我可以很好地使用预测间隔但在多行中获得这些值。

目前我的输出如下所示

但我想要这样的东西

我只对点预测感兴趣。这是为了使可视化更容易，因为我有几个系列要预测。然后我将 rbind 每个系列的预测值。

这是我的代码：

谢谢

我需要为我正在尝试执行的预测获得 80% 和 95% 的置信水平，而简单的移动平均函数除了 95% 的置信水平之外不提供任何东西。有没有办法解决这个问题或任何一种变通方法来获得 80% 的置信水平？

这是一个示例代码，您会注意到下（上）界 80% 和下（上）界 95% 的输出完全相同。

我有以下数据集df：

使用我使用建模library(vars)得到以下预测：vecm.predVAR

然后我想用fanchart它来绘制我的模型和它的预测。切割情节以包括：

1. 标题
2. y 轴名称
3. 可见 y 轴范围
4. 我的 x 轴上的日期
5. 添加样本外点
6. 将预测置信区间的颜色更改为红黄色热图（如果可能，但不是优先事项）

我通过首先定义我的 x 轴来尝试此操作（注意：我还尝试让我tmax <- as.Date("2018-09-01")来解释我的另外 6 个vecm.pred预测，但在尝试此操作时这些没有出现在 fanchart 上）：

然后我在下面运行我的 fanchart 代码：

这给了我下面的扇形图：

这有很多问题。你会怎么做：

1. 确保 y 轴每个只有一个名称
2. 确保 y 轴的所有代码值都可见
3. 将日期向左移动，因此第一个观察结果是“2016-08”（如果可能，包括接下来 6 个预测的日期，即直到“2018-09”）
4. 添加两个样本外点以显示我的预测在预测它们时的表现2525，2500例如price
5. 将预测的颜色从默认灰度更改为红色/橙色/黄色热标（如果可能）？

我有数据集，显示每月对 250 种产品的需求。
我在 RI 中导入了数据，想应用 croston 方法这个数据集并将结果写入文件，但我不知道如何逐行应用公式并写入文件。我有这样的表：

我试图通过这些代码找到结果，但crost函数只是应用了一列

我知道我有错误，我该如何改进功能？或者我需要创建一个循环？