拓端tecdat|R语言代码编写使用多重聚合预测算法(MAPA)进行时间序列分析
原文链接:http://tecdat.cn/?p=10016
这是一个简短的演示,可以使用该代码进行操作。使用MAPA生成预测。
这提供了序列和预测的简单图解: 每个时间预测状态的详细视图:
第一估计模型在每个时间聚合级别的拟合度,还提供已识别ETS组件的可视化。 第二提供样本内和样本外预测。
在这种情况下,将非季节性阻尼趋势模型拟合到时间序列。由于MAPA不能再在模型之间进行更改并选择一个简单的模型,因此对于给定系列的汇总版本,预选模型可能具有太多的自由度。 此外,如果选择了季节性模型,则对于具有非整数季节性的任何聚合级别,将拟合该模型的非季节性版本。 另一个新选项是能够计算经验预测间隔。由于这些都需要模拟预测以进行计算,因此它们的计算量很大。要获得80%,90%,95%和99%的预测:
如果您有任何疑问,请在下面发表评论。
▍关注我们
【大数据部落】第三方数据服务提供商,提供全面的统计分析与数据挖掘咨询服务,为客户定制个性化的数据解决方案与行业报告等。
▍咨询链接:http://y0.cn/teradat
▍联系邮箱:3025393450@qq.com