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我正在预测大量时间序列（5,000+）。如果我在更高级别进行预测，然后将预测分配到每个 SKU，我想使用分层方法来做到这一点。我认为有必要这样做以便放大较低的地理细节级别，同时在更高级别（自上而下）上进行预测。

例如，您可以在下面看到我正在考虑的结构示例。

我想在大陆级别（即欧洲或非洲）级别进行自上而下的预测。然后将适当的份额分配给各个国家/地区，然后分配给该国家/地区的客户，然后分配给 SKU。

在“hts”包的文档中，有一个关于如何使用两级层次结构执行此操作的示例。我想知道是否有人可以建议如何使用多级层次结构来做到这一点？

我正在使用Rwithforecast package来构建一些时间序列模型。现在，我正在使用该tbats函数处理多季节性数据。

当绘制拟合模型时，我得到一个带有时间序列分量的图。我的问题是，该组件到底是什么slope意思？（我在文档中找不到它）。

代码：

谢谢！

我是 R 的新手，来自 Stata 世界。我刚刚运行了一个线性模型（大约有 100 个变量，每个变量有 500 个左右的数据点），如下所示：

现在我想stdf为每个拟合值找到预测的标准误差，就像 stata 中的函数一样。

我试过以下代码：

但我收到以下错误：

我究竟做错了什么？此外，我如何以类似于我编写系数的方式使用 write.csv 命令导出输出：

谢谢！

我有一个代表水文时间序列的 429x1 向量。我希望将时间序列“滞后”一个时间步，并将其转换为矩阵，以便输入到 nftool 进行一些 ANN 分析。矩阵的宽度由输入层中输入神经元的数量控制，这是我从电子表格中读取的值。这就是我想用更短的时间序列来说明这个例子：

结果：

新A =

我敢肯定这不是最难做的事情，但它可以在一个班轮中完成吗？

任何帮助将不胜感激。

干杯，

江青

新A =

我有一个非常简单的 csv 文件，我正在尝试使用不同的预测方法。

当我使用 R studio 导入它时，我得到了这个列表。（上图）仅具有列表名称。和我似乎无法引用的 Col 标题。

我是 R 的新手，但我认为我应该有一个数据框，并且第一列应该是日期类型。不知道如何从这里到达那里..然后..这是预测输入的正确布局吗？

如何使用预测（Mutli-models）使用第 10-4 行在 3 上使用 UnemplRt 预测 3 上的“总计”（这是预先知道的，依此类推，即 10-3 预测 2 和 10-2 预测1）这当然是对来年的预测......我已经从电子表格中的直线线性回归中得到它，但它太高了，所以我正在寻找可以考虑最近的方法数据更好，注意曲线而不是直线。

这非常简单，但希望足够通用，其他人也会发现答案也很有用。

我正在尝试对我的线性模型执行 CV，该模型具有季节性虚拟变量，所以我不能随机抽样。

我的简历功能是：

例子：

不同视野 ( h )的 MAE 值太接近。代码本身是否有效？有没有更好的解决方案/包来做到这一点？

谢谢！

我正在使用包预测进行季节性时间序列模拟，我有两个问题：

1）我不完全理解“未来”选项的含义和效用。它默认设置为 TRUE，如果我想预测该系列的未来值，我认为应该是这样，但我不明白未来 = FALSE 的模拟有什么用。

2) 模拟.Arima 功能基本上是对传统 arima.sim 功能的改进。但是，使用 arima.sim，可以使用 innov 参数为函数提供一些用户定义的创新过程，而使用模拟.Arima 则无法这样做。我错过了什么 ？如果没有，并且如果 Hyndman 先生阅读了这篇文章，是否有可能在未来的版本中添加这样的选项？目前，我想我会得到源代码并尝试自己修改代码。

感谢，并有一个愉快的一天。

作为学习 plyr 的练习，我尝试制作 Rob Hyndman 最近发布的 plyr 版本：

但是，我一直在挣扎。这是我的尝试：

不返回任何值。有人可以帮我解决我对 plyr 的误解吗？

我有以下 R 代码

结果图是

但我对这个预测并不满意。有什么方法可以使预测看起来与之前的价值趋势相似（见图）？

我每个周期工作 30 天（每月），因此在我的历史数据集中大约有 2 个周期。

R脚本是，

结果图是

但我对这个预测并不满意。有什么方法可以使预测看起来与之前的价值趋势相似（见图）？