我刚刚开始研究交叉验证预测。 我似乎无法正确使用 autoplot() 。 我试图只预测过去 4 年的数据，并在整个数据集中预测 plot。 当我不指定 autoplot() 时，它是 plot 下图。 我试过 filter_index(. ~ "2014"), filter(Country=="U ...

我有一个包含项目及其类别的分组时间序列，我想进行 6 个月的销售预测。 我想使用中间级别（类别）进行基础预测，因为停滞性和趋势可能更有价值。 所以我将我的数据分组为关键，我想使用 middle_out approch，总销售额使用自下而上和单个项目使用自上而下的方法来预测我正在使用 fableto ...

我的 R 中 fabletools 包的 forecast 函数在运行以下代码（或实际上运行任何代码）时产生错误： train_1 是以下格式的 tsibble： 错误是： 完整的回溯看起来像这样： 安装了最新版本的 RStudio 和所有必需的包，与以前在我的机器上使用的代码相同。 test_ ...

在下面的代码中，我使用autoplot() function 渲染了两个单独的图。第一个 plot ( transPlot1 ) 允许用户通过 slider 输入转换数据系列，而第二个 plot 显示原始未转换系列 ( transPlot2 ) 并且完全static。我想在同一个 plot 中显示 ...

我再次问这个问题是因为这些答案不适用于我的环境（请参阅下面的“会话信息”），因此我假设，不适用于相关包的当前版本。 问题如何通过fabletools::forecast()获取<dist>列 output 的元素并将每个元素放入fable的新列中（可转换为data.frame ）？ 例 ...

It was my impression that the forecast function from the R package fabletools automatically back transformed forecasts: "If the response variable ha ...

全部。 我需要绘制选定的一个。 我可以绘制所有内容，但我不知道如何绘制我选择的内容。 例如... 首先，我制作了简单的微型数据集。 并转换 tsibble 对象。 （我的数据是时间序列。） 我使用aggregate_key()函数来制作分层时间序列。 然后.. 使用autoplot()函数加上f ...

这是我作为问题打开的一个问题，但没有从包作者那里听到，所以我想我会在这里问这个问题。 谢谢！ 在使用滞后 xregs 进行预测时，我注意到一些不一致之处。 具体来说，h <= 滞后期的预测。 在生成预测之前，似乎没有将提供给原始模型的历史数据添加到新数据中。 在下面的示例中，我使用了 fpp ...

我认为这里有些奇怪。 例如，以下代码为残差和创新提供了相同的值： 似乎augment() function 仅提取创新值并将其用于回归的残差。 当我们使用residuals()提取残差和创新时可以看到这一点： 那么残差和创新应该是不同的。 ...

我正在尝试像这样在ardl model上使用预测 function 。 但是，它Error in L(LRM, 1): could not find function "L" 我怎样才能在这里进行预测？ ...

我正在尝试使用 fabletools 包提取预测残差。 我知道我可以使用augment()函数提取拟合模型残差，但我不知道这对预测值是如何工作的，我得到的结果与拟合模型残差相同。 下面是一个例子： 任何建议将不胜感激。 ...

我目前没有解决方法，所以拼命地寻求解决这个问题，无论多么麻烦，只要我的代码再次工作...... 我想将 tsibble 强制为寓言对象： 文档说这是可能的： 但是当我指定这个函数的输入参数时，我总是得到一个错误。 例子： 强制使用寓言会导致错误： 将非常感谢任何帮助！ ...

我已经使用 R 中的fable包构建了以下扇形图。 我想知道是否有人对为什么我的预测扇的原点不是来自实际线的建议（开头的外部点离实际线很远） ）？ 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重现 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带（预测 ...