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

大数据之R语言速成与实战

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