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時系列の大規模なセット（5,000以上）を予測しています。これを階層的なアプローチで行いたいのですが、より高いレベルで予測を行い、次に予測を各SKUに割り当てます。より高いレベル（トップダウン）で予測を行いながら、より低い地理的レベルの詳細にズームインするには、これを行う必要があると思います。

たとえば、以下に私が考えている構造のサンプルを示します。

Total
  => Europe
     => Netherlands
        => RegionA
           => Client_A_in_Netherlands
              => SKU1
              => SKU2
              => SKU3
           => Client_Q_in_Netherlands
              => SKU15
     => Germany1
        => (...)
           => ClientY_in_Germany
              => SKU89
  => Africa
     => South Africa
        => (...)
           => Client_Z_in_SouthAfrica
              => SKU792

大陸レベル（つまり、ヨーロッパまたはアフリカ）レベルでトップダウン予測を行いたいと思います。次に、適切なシェアを国に割り当て、次にその国のクライアントに割り当て、次にSKUに割り当てます。

'hts'パッケージのドキュメントには、2レベルの階層でこれを行う方法の例があります。マルチレベルの階層でこれを行う方法について誰かがアドバイスできるかどうか疑問に思っていましたか？

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ドキュメントは少し簡潔ですが、定義時に複数レベルの階層を使用できますhts

「hts」パッケージのリファレンス マニュアルへの pdf ファイル リンクに、論文へのリファレンスがあります。具体的には、htseg1が参照されている pdf の 7 ページで:

R. J Hyndman、RA Ahmed、G. Athanasopoulos、HL Shang (2011) 階層時系列の最適な組み合わせ予測。計算統計とデータ分析、55(9)、2579–2589。 http://robjhyndman.com/papers/hierarchical/

そのリンク (ワーキング ペーパーである無料のオンライン バージョン) には、3 つのレベルの例があり、大陸|国|クライアントの例と非常によく似ています。 http://robjhyndman.com/papers/Hierarchical6.pdf (数値シミュレーションというタイトルのセクション 6、14 ページを参照)

それが役立つことを願っています。

于 2012-11-27T08:13:51.990 に答える