Statistiken und Big Data tbats

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Ich versuche eine Zeitreihenanalyse durchzuführen und bin neu in diesem Bereich. Ich habe eine tägliche Zählung eines Ereignisses von 2006-2009 und möchte ein Zeitreihenmodell dazu passen. Hier sind die Fortschritte, die ich gemacht habe: timeSeriesObj = ts(x,start=c(2006,1,1),frequency=365.25) plot.ts(timeSeriesObj) Das resultierende Diagramm, das ich erhalte, ist: Um zu überprüfen, ob Saisonalität …

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Interpretation der TBATS-Modellergebnisse und Modelldiagnose

Ich habe halbstündliche Nachfragedaten, bei denen es sich um eine multisaisonale Zeitreihe handelt. Ich habe tbatsin forecastPaket in R verwendet und habe folgende Ergebnisse erhalten: TBATS(1, {5,4}, 0.838, {<48,6>, <336,6>, <17520,5>}) Bedeutet dies, dass die Serie nicht unbedingt die Box-Cox-Transformation verwenden muss und der Fehlerterm ARMA (5, 4) ist und …

11 r time-series diagnostic multiple-seasonalities tbats

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Interpretation der Zeitreihenzerlegung mit TBATS aus dem R-Prognosepaket

Ich möchte die folgenden Zeitreihendaten in saisonale, Trend- und Restkomponenten zerlegen. Die Daten sind ein stündliches Kühlenergieprofil eines Geschäftsgebäudes: TotalCoolingForDecompose.ts <- ts(TotalCoolingForDecompose, start=c(2012,3,18), freq=8765.81) plot(TotalCoolingForDecompose.ts) Es gibt offensichtliche tägliche und wöchentliche saisonale Effekte, basierend auf den Ratschlägen von: Wie zerlegt man eine Zeitreihe mit mehreren saisonalen Komponenten? Ich habe die …

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Simulieren Sie prognostizierte Beispielpfade aus dem tbats-Modell

Unter Verwendung des hervorragenden Prognosepakets von Rob Hyndman stieß ich auf die Notwendigkeit, nicht nur Vorhersageintervalle zu haben, sondern auch eine Reihe zukünftiger Pfade zu simulieren, wenn man frühere Beobachtungen einer Zeitreihe mit komplexen Saisonalitäten berücksichtigt. Es gibt etwas für weniger komplexe Zeitreihen mit nur einer oder zwei Saisonalitäten (simulate.ets …

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Als «tbats» getaggte Fragen