文章 2024-04-30 来自:开发者社区

R语言非线性动态回归模型ARIMAX、随机、确定性趋势时间序列预测个人消费和收入、用电量、国际游客数量

全文链接:https://tecdat.cn/?p=33838 传统时间序列模型允许包含过去观察到的系列信息,但不允许客户包含其他可能相关的信息。例如,假期的影响、竞争对手的活动、法律变化、整体经济或其他外部变量可能解释了某些历史变动,并且可能导致更准确的预测(点击文末“阅读原文”获取完整代码数据)。 另一方面,回归模型允许客户从预测变量中包含大量相关信息,但...

R语言非线性动态回归模型ARIMAX、随机、确定性趋势时间序列预测个人消费和收入、用电量、国际游客数量
文章 2024-04-17 来自:开发者社区

R语言使用ARIMAX预测失业率经济时间序列数据

在大数据的趋势下,我们经常需要做预测性分析来帮助我们做决定。其中一个重要的事情是根据我们过去和现在的数据来预测未来。这种方法我们通常被称为预测。 许多情况下都需要预测:决定是否在未来五年内再建一座发电站需要对未来的需求进行预测;安排下周呼叫中心的工作人员需要对呼叫量进行预测;储备库存需要对库存需求进行预测。一个事件的可预测性取决于几个因素,包括。 我们对造成这种情况的...

R语言使用ARIMAX预测失业率经济时间序列数据

大数据之R语言速成与实战

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文章 2024-04-17 来自:开发者社区

R语言用ARIMA模型,ARIMAX模型预测冰淇淋消费时间序列数据

标准的ARIMA(移动平均自回归模型)模型允许只根据预测变量的过去值进行预测。该模型假定一个变量的未来的值线性地取决于其过去的值,以及过去(随机)影响的值。ARIMAX模型是ARIMA模型的一个扩展版本。它还包括其他独立(预测)变量。该模型也被称为向量ARIMA或动态回归模型。 ARIMAX模型类似于多变量回归模型,但允许利用回归残差中可能存在的自相关来提高预测的准确性。 本文提...

R语言用ARIMA模型,ARIMAX模型预测冰淇淋消费时间序列数据
文章 2024-04-16 来自:开发者社区

R语言中ARMA,ARIMA(Box-Jenkins),SARIMA和ARIMAX模型用于预测时间序列数据

在本文中,我将介绍ARMA,ARIMA(Box-Jenkins),SARIMA和ARIMAX模型如何用于预测给定的时间序列数据。   使用后移运算符计算滞后差分 我们可以使用backshift运算符来执行计算。例如,后轴运算符可用于计算的时间序列值的滞后差异ÿy经由yi−Bk(yi),∀i∈k+1,…,tyi−Bk(yi),∀i∈k+1,…,t其中kk表示的差异...

R语言中ARMA,ARIMA(Box-Jenkins),SARIMA和ARIMAX模型用于预测时间序列数据

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