问题标签 [forecast]

我正在安装软件包forecast。但是，我收到一个持续错误，因为包fracdiff失败并出现以下错误：

通常，当我看到 时had non-zero exit status，对我来说这是一条线索，告诉我应该去 Synaptic 并搜索 library r-cran-fracdiff。但是，这个库不存在于我的存储库中，并且不知道如何解决这个问题。

任何的想法？

我将这个脚本作为学校预测项目的一部分运行，但我得到了一些奇怪的结果，尤其是 MAPE 值。它应该做的是预测未来 12 个月的国际恐怖主义事件。谁能告诉我这份报告是否准确，或者我是否遗漏了什么？我试图将这些图表包括在内，但我认为它们不能在这里发布。

谢谢

^{由reprex 包（v0.2.1）于 2019 年 2 月 13 日创建}

我正在研究芝加哥的犯罪数据集，并专门研究芝加哥犯罪率的未来预测（从 2012 年到 2016 年，我有数据）。我使用 facebook 的先知包生成了预测。它工作得很好，一切都完成了。现在我想训练和测试我的模型。因此，我将数据集分成 70% 的训练和 30% 的测试。我训练了模型并对其进行了测试，最后我得到了一个不错的情节。我对诊断部分更感兴趣。Prophet 提供了一个cross_validation()我使用的函数：df.cv<- cross_validation(m, initial = nrow(trainData), period = 365, horizon = nrow(testData), units = 'days') . 问题就在这里，我总是收到这个错误并从昨天开始尝试修复它，但没有成功：

有人知道如何修复此错误并提供诊断列表吗？

我的火车/测试图看起来是这样的：

我的火车数据集可以在这里下载：https ://ufile.io/4e38c 我的测试数据集在这里：https ://ufile.io/ds65p

我希望有人能帮助我！这将是非常棒的，我将非常感激。提前致谢！

我正在使用两个函数，比如说Fun1和Fun2，它们都定义在一个包中，所以我无法更改它们。Fun1调用Fun2如下：

...使用的参数在哪里Fun2。

Fun1呼唤Fun2它的名字也是如此。如何在Fun2不显式调用参数名称的情况下传递参数？

假设这args是我要传递给的参数列表Fun2。如果我只想打电话，很 Fun2容易如下：

但是如果被它的名字Fun2调用，这种方式是行不通的。Fun1唯一的方法是显式编写参数，如下所示：

但是这种方式对我不起作用，因为Fun2（不仅仅是 2 个）的参数太多，而且我不知道用户想要更改哪些参数。也许用户只是想更改 param1，并将其他参数保留为默认值。

顺便说一句，以下内容不起作用，因为Fun1它的“fn”参数只接受函数名称：

编辑1：

fn=Fun2 (...)不起作用，因为“fn”参数Fun1只获取函数的名称，没有别的。

编辑2：

实际上Fun1isbaggedModel和Fun2is auto.arima，它们都在预测包中。这是一个例子：

因此，我正在寻找一种方法将一些参数传递给函数...将使用的部分auto.arima，而不明确提及参数的名称。

我正在尝试以漂亮的 ggplot 格式绘制一些数据、拟合值和预测，但是当我以我认为应该工作的方式绘制数据时，我发现真实数据和预测之间存在差距。差距是没有意义的，但如果它消失了就好了。

您可以用来重新创建我的问题的一些 R 代码是：

图表如下

我知道 ggplot 现在有一个 geom_forecast 但我想按照我的方式构建这个特定的情节。虽然如果没有其他解决方案，那么我将使用 geom_forecast。

我目前正在按小时时间序列（来自 M4 预测竞赛 [1] 的数据集）测试先知包。有趣的是，该数据集不包含有关时间序列的任何时间戳信息（年/月/日/小时），仅包含原始观察结果。由于预言家需要一个具有 ds（日期类型）和 y（时间序列）的数据帧，因此我必须综合生成一个时间戳向量来适应这种情况。以下是代码片段的摘录：

我的问题是综合生成这样的时间戳是否会影响模型的整体性能？换句话说，如果我将时间戳更改为其他时间戳seq(from = as.POSIXct("2013-05-15 07:00"), length.out = 700, by = "hour")，这会影响预测准确性吗？

而且，在没有时间戳信息的情况下，这也是处理时间序列的正确方法吗？还是有其他可用的替代方案？（在先知中）

谢谢，卡松。

[1] https://www.mcompetitions.unic.ac.cy/the-dataset/

再会，

我正在 R 中构建 auto.arima 预测。我能够成功完成预测，但结果未显示日期。

预测结果：

剧情

数据

因此，如果您查看 x 轴，您会在此处看到它以周期显示年份。我希望能够使用实际日期导出这些数据

我用

图书馆（“tseries”）

图书馆（“预测”）

图书馆（“xts”）

代码：

我努力了：

任何日期

扫

截止日期

润滑

设置DT

我在 Python 代码中实现 Theil U 预测系数公式时遇到问题。问题之一是我发现了几个不同版本的公式。我想尝试的 3 个公式如下：

Theil's U 1 和 2 来自一篇讽刺性地讨论了 Theil's U 预测系数的混淆的论文：https ://journals.sagepub.com/na101/home/literatum/publisher/sage/journals/content/mrja/1973/mrja_10_4/ 002224377301000413/20181220/002224377301000413.fp.png_v03

Theil's U 预测系数的不同版本似乎与 Oracle 帮助页面不同：https ://docs.oracle.com/cd/E40248_01/epm.1112/cb_statistical/frameset.htm?ch07s02s03s04.html

如果预测只是一个简单的滞后预测，则三个公式的值应为 1。因此，让我们考虑以下简单列表：list = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10] 并假设每个值的预测都是前一个值。

这是我的 3 个公式的代码：

这是3个结果：

0.08224166442822099

0.15309310892394865

1.0

我不明白为什么不是所有 3 个值都等于 1。我的代码有问题吗？

我想简单地查看未来 4 个月招聘的预计人数。

我的数据有三个变量

HiringYear、hiringMonth 和 Number of Hires（不同订单的数量）

我的数据可以复制

structure(list(hireyear = c(2015L, 2016L, 2016L, 2016L, 2016L, 2016L, 2016L, 2016L, 2016L, 2016L, 2016L, 2016L, 2016L, 2017L, 2017L, 2017L, 2017L, 2017L, 2017L, 2017L, 2017L, 2017L, 2017L, 2017L, 2017L, 2018L, 2018L, 2018L, 2018L, 2018L, 2018L, 2018L, 2018L, 2018L, 2018L, 2018L, 2018L, 2019L, 2019L, 2019L), month = c(12L, 1L, 2L, 3L, 4L, 5L, 6L, 7L, 8L, 9L, 10L, 11L, 12L, 1L, 2L, 3L, 4L, 5L, 6L, 7L, 8L, 9L, 10L, 11L, 12L, 1L, 2L, 3L, 4L, 5L, 6L, 7L, 8L, 9L, 10L, 11L, 12L, 1L, 2L, 3L), number_of_distinct_orders = c(106L, 150L, 43L, 39L, 46L, 28L, 44L, 15L, 23L, 22L, 12L, 47L, 15L, 1998L, 75L, 165L, 158L, 75L, 49L, 46L, 51L, 25L, 33L, 37L, 36L, 67L, 167L, 41L, 49L, 41L, 263L, 49L, 62L, 48L, 51L, 46L, 37L, 67L, 40L, 12L)), row.names = 245:284, class = "data.frame")

任何人都可以就如何构建一个 tsibble 提供一些建议吗？

我有一个包含四个原始列的日期集：产品、市场、价格、日期我想构造一个 tsibble 对象。我有key=id(product,market)“一周中的一年”作为索引。然后我可以预测每个市场中每种产品的价格基准线。

如果你使用nycflights13::weather数据集，我可以使用key=id(origin,year)（这里我没有市场，所以用年份来代表市场）。

然后有idex=week(year+month+day)。然后我可以将年、月、日列组合为日期，然后计算week()然后将年和周加在一起作为“周年”并将其设置为索引，然后median(temp)用于该年周。在这个数据集改革之后，我可以有一个能够预测未来 2-4 周温度的 tsibble。