Preguntas etiquetadas con multiple-seasonalities

Estoy usando R (3.1.1) y modelos ARIMA para pronosticar. Me gustaría saber cuál debería ser el parámetro de "frecuencia", que se asigna en la ts()función , si estoy usando datos de series temporales que son: separado por minutos y se extiende por 180 días (1440 minutos / día) separado por …

28 r  time-series  arima  multiple-seasonalities  mape 

Estoy tratando de hacer análisis de series de tiempo y soy nuevo en este campo. Tengo un recuento diario de un evento del 2006 al 2009 y quiero ajustarle un modelo de serie temporal. Aquí está el progreso que he hecho: timeSeriesObj = ts(x,start=c(2006,1,1),frequency=365.25) plot.ts(timeSeriesObj) La trama resultante que obtengo …

25 r  time-series  seasonality  multiple-seasonalities  tbats  hypothesis-testing  beta-distribution  machine-learning  unsupervised-learning  supervised-learning  reinforcement-learning 

Tengo una serie temporal que contiene componentes dobles estacionales y me gustaría descomponer la serie en los siguientes componentes de la serie temporal (tendencia, componente estacional 1, componente estacional 2 y componente irregular). Hasta donde sé, el procedimiento STL para descomponer una serie en R solo permite un componente estacional, …

22 r  time-series  forecasting  decomposition  multiple-seasonalities 

Estoy usando una serie temporal diaria de datos de ventas que contiene aproximadamente 2 años de puntos de datos diarios. Basado en algunos de los tutoriales / ejemplos en línea, traté de identificar la estacionalidad en los datos. Parece que hay una periodicidad / estacionalidad semanal, mensual y probablemente anual. …

15 r  time-series  forecasting  arima  multiple-seasonalities 

Edición importante: Me gustaría dar las gracias a Dave y Nick hasta ahora por sus respuestas. La buena noticia es que obtuve el bucle para trabajar (principio prestado de la publicación del Prof. Hydnman sobre pronóstico de lotes). Para consolidar las consultas pendientes: a) ¿Cómo puedo aumentar la cantidad máxima …

12 forecasting  arima  predictor  seasonality  multiple-seasonalities 

Tengo datos de demanda de media hora, que es una serie de tiempo de múltiples estaciones. He utilizado tbatsen el forecastpaquete en R, y dieron resultados como este: TBATS(1, {5,4}, 0.838, {<48,6>, <336,6>, <17520,5>}) ¿Significa que la serie no es necesariamente para usar la transformación Box-Cox, y el término de …

11 r  time-series  diagnostic  multiple-seasonalities  tbats 

Me gustaría descomponer los siguientes datos de series temporales en componentes de temporada, tendencia y residuales. Los datos son un Perfil de Energía de Enfriamiento por hora de un edificio comercial: TotalCoolingForDecompose.ts <- ts(TotalCoolingForDecompose, start=c(2012,3,18), freq=8765.81) plot(TotalCoolingForDecompose.ts) Por lo tanto, existen obvios efectos estacionales diarios y semanales basados ​​en los …

10 r  time-series  forecasting  multiple-seasonalities  tbats 

Actualmente estoy usando R para predecir una serie temporal con estas instrucciones: X <- ts(datas, frequency=24) X.arima <- Arima(X, order=c(2,1,0), seasonal=c(1,1,1)) pred <- predict(X.arima, n.ahead=24) plot.ts(pred$pred) Como puede ver, tengo datos cada hora, y elegí el período estacional de 24 (un día). Me gustaría mejorar mi pronóstico utilizando un período …

8 r  time-series  arima  seasonality  multiple-seasonalities