我有样本数据，我想过滤在type ==N时从未有过sup状态的id's数量，这意味着我只在切换类型之前选择status == unsup的 id，然后选择从N to P的数字 id . 例如id==1在type==N上从来没有status==sup ，所以我需要计算 id 1。然后我还想检查这个 i ...
我想以与 R. Hyndman 在FPP3中类似的方式使用 ARIMA 预测某只股票。 我遇到的第一个问题是股票数据明显不规则，因为证券交易所在周末和一些节假日休市。 如果我想使用 tidyverts 包中的函数，这会产生一些问题： 关于时间间隔的相同错误适用于其他函数，如 fable::AR ...
我正在尝试将 pivot 我的 dataframe 从整洁格式转换为宽格式，使用具有两个值的列，使用以下内容： 但是当我这样做时，在生成的 dataframe 中会产生 NA。 这些值应该匹配，当我检查原始 dataframe 时，我找不到任何不匹配的实例。 我知道这里有人问这个问题，但它似乎没有 ...
我有一些关于不定期发生的事件的数据，其中唯一重要的是顺序。 我试图通过将一系列连续整数声明为我的时间索引来使用 tidyverts Universe（它取代了 forecast 包）中的一些函数。 我遇到了一个我不明白的错误： 了“measured_vars”功能是在tsibble包（ACF和自 ...
在 tsibble package 和寓言 package 中，我想我在某处读到我们可以处理不规则的时间序列。 我找不到任何关于如何做的例子。 我的一些问题是： 在 model 之前，我是否必须将不规则时间序列转换为规则时间序列？ （到目前为止，我所知道的是我们需要将不规则时间序列转换为规则时间序 ...
我的问题是：如果我有一个包含多个键（n_keys > 1）和一个或多个键变量（key_vars >= 1）的 tsibble，tidyverts 套件是否能够对每个时间序列执行 box_cox 转换（一个每个时间序列的 box_cox 转换）使用每个时间序列的相应 lambda_gue ...
我刚开始使用{fable}和{tidyverts}系列工具，到目前为止一切顺利。 我目前有兴趣从每日数据中生成长期概率预测（每月或每季度的分辨率很好或首选）。 我的理解是，时间聚合可以帮助减少 model 的不确定性，并将已知的日常影响（尤其是假日影响）传播到例如季度级别，并以这种方式提高准确性。 ...
我正在尝试从使用fable生成的预测 model 中获取样本。 这是我试过的 我得到的错误是： 这是数据str(beer_fc$Beer[1])的结构： ...
有人可以告诉我如何在整洁的建模框架中生成基于排列的变量内插吗？ 目前，我有这个： 这会产生： 但是，我想要这样的东西 我不清楚这个相当新的整洁建模框架如何与当前的 VIP package 集成。 任何可以提供帮助的人。 谢谢！ https://koalaverse.github.io/vip/a ...
问题：使用 fable 我可以轻松地生成具有分组结构的时间序列的预测，甚至可以使用 Fable 的aggregate_key / reconcile语法来生成连贯的顶级预测。 但是，我无法使用此方法轻松访问汇总预测，而我使用的替代方法涉及放弃寓言（预测表）结构。 谁能告诉我是否有使用 package ...
这是我的玩具时间序列数据： 我想计算多个时间序列的自相关（acf）。 忽略插补部分，我需要： 删除具有中间 NA 的变量（而不是时间序列开始和结束的变量），例如 2010 年 7 月 31 日的 A 的 NA。所以在这种情况下，删除变量 A。 可能使用 ACF function 从 B 上的盛宴 ...
问题我正在尝试使用带有 ARIMA 错误的回归模型进行预测，但它们总是无法产生除NULL model 之外的任何东西； 相比之下， TSLM模型在相同的数据上工作得很好。 寻找答案时，我在将模型应用于多个时间序列时发现了这个问题，并试图重现Rob Hyndman的示例（将代码复制粘贴到 rstud ...
我正在尝试按照Rob Hyndman 的 Rstudio.conf 研讨会的方式进行分层预测，但遇到了一些问题。 这是我的代码：library(dplyr) library(tsibbledata) library(tsibble) library(fable) aus_retail_2013_t ...
有没有办法使用 tidyverts package 按键创建时间序列交叉验证集？ 我似乎无法正确处理。 以下是我尝试的代表。 该示例涉及为预测创建时间序列交叉验证（提前 1 步的切片）。 键变量有 2 个不同的值，我希望有一个包含两个键的时间序列切片的 tsibble。 当我尝试对两个 tsibbl ...
我正在尝试将变量动态插入到寓言 model 中。 数据 请注意，tsibble 中可能包含不确定数量的回归量，但在本例中，我只有两个（ reg_test和reg_test2 ）。 所有回归量列都将以reg_ 问题Function 我有一个 function，我想使用寓言 package 将回归量列 ...
在 R 中搜索时间序列数据的线性插值时，我经常从zoo package 中找到使用na.approx()的建议。 但是，对于不规则的时间序列，我遇到了问题，因为插值均匀分布在间隙的数量上，而不考虑值的关联时间戳。 我找到了使用approxfun()的工作，但我想知道是否有更清洁的解决方案，理想情况下 ...
我正在尝试确定要包含在我的时间序列模型中的滞后预测变量。 所以我安装了一个 TSLM 最多滞后 3 个自变量 data_train 包含交叉验证数据。 运行上面的代码，我得到了 AIC、AICc、BIC 等，通过 .id 的滞后预测模型。 我想知道是否可以在不使用 group_by() 和 ...
我正在使用寓言和交叉验证构建时间序列模型，以确定要使用的最佳模型定义。 建模有风险吗 对比 我问这个是因为当我仔细阅读**model(ETS(GDP))** ，选择的模型在某些 .id 中是不同的。 例如，ETS(A, A, A) 表示 id = 1，ETS(A, Ad, A) 表示 id ...
我有一个像这样的 mable 对象： 我只想要模型描述，以便我可以将它们放在图中。 所以我运行了以下代码： 这仍然给了我一个小标题，其中 model_desc 仍然是一个列表对象。 我认为这是因为 mable 的构造方式以及它的结构应该如何。 ** 更新 ** 我通过执行以下操作解决了这 ...