Statistiche e Big Data multiple-seasonalities

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Valore "Frequenza" per intervalli di secondi / minuti dati in R

Sto usando i modelli R (3.1.1) e ARIMA per le previsioni. Vorrei sapere quale dovrebbe essere il parametro "frequenza", che è assegnato nella ts()funzione , se sto usando dati di serie temporali che sono: separato da minuti e si sviluppa su 180 giorni (1440 minuti / giorno) separato da secondi …

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Analisi delle serie storiche giornaliere

Sto cercando di fare analisi delle serie storiche e sono nuovo in questo campo. Ho un conteggio giornaliero di un evento dal 2006 al 2009 e voglio adattarlo ad un modello di serie storica. Ecco i progressi che ho fatto: timeSeriesObj = ts(x,start=c(2006,1,1),frequency=365.25) plot.ts(timeSeriesObj) La trama risultante che ottengo è: …

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

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Come scomporre una serie storica con più componenti stagionali?

Ho una serie temporale che contiene doppi componenti stagionali e vorrei scomporre la serie nei seguenti componenti della serie temporale (tendenza, componente stagionale 1, componente stagionale 2 e componente irregolare). Per quanto ne so, la procedura STL per decomporre una serie in R consente solo un componente stagionale, quindi ho …

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Previsione di serie storiche con dati giornalieri: ARIMA con regressore

Sto utilizzando una serie temporale giornaliera di dati sulle vendite che contiene circa 2 anni di punti dati giornalieri. Sulla base di alcuni tutorial / esempi online ho cercato di identificare la stagionalità nei dati. Sembra che vi sia una periodicità / stagionalità settimanale, mensile e probabilmente annuale. Ad esempio, …

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Previsione di serie temporali orarie con periodicità giornaliera, settimanale e annuale

Importante modifica: vorrei ringraziare fino in fondo Dave e Nick per le loro risposte. La buona notizia è che ho fatto funzionare il ciclo (principio preso in prestito dal post del Prof. Hydnman sulla previsione in lotti). Per consolidare le query in sospeso: a) Come faccio ad aumentare il numero …

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Come interpretare i risultati del modello TBATS e la diagnostica del modello

Ho una domanda ogni mezz'ora, che è una serie temporale multi-stagionale. Ho usato tbatsnel forecastpacchetto in R, e ho ottenuto risultati come questo: TBATS(1, {5,4}, 0.838, {<48,6>, <336,6>, <17520,5>}) Significa che la serie non deve necessariamente usare la trasformazione di Box-Cox e che il termine di errore è ARMA (5, …

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Interpretazione della decomposizione di serie storiche utilizzando TBATS dal pacchetto di previsione R.

Vorrei scomporre i seguenti dati delle serie temporali in componenti stagionali, di tendenza e residui. I dati sono un profilo di energia di raffreddamento oraria da un edificio commerciale: TotalCoolingForDecompose.ts <- ts(TotalCoolingForDecompose, start=c(2012,3,18), freq=8765.81) plot(TotalCoolingForDecompose.ts) Esistono quindi evidenti effetti stagionali giornalieri e settimanali basati sul consiglio di: Come scomporre una …

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