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3 年間の日次収益データがあります。毎年かなり一定のデータ増加がありますが、データは非常に季節的であり、第 4 四半期 (ブラック フライデー、クリスマス前など) に大きなピークがあり、週内の季節ごと (月曜日に収益が高く、その週は収益が少なくなり、収益が最も低くなります)土曜日に、日曜日にピックアップを開始します)

線形予測を行う退屈なスプレッドシートを使用する代わりに、3 年分の毎日のデータを入力として取り、次の 6 か月間の毎日の収益予測を予測するアルゴリズムを適用する R スクリプトが必要です。入力は、日付と売上高を含む CSV ファイルだけにしてほしいです。

ARIMA が良いと聞きましたが、私のデータを見たエコノミストの友人は、カルマン フィルターを使用した予測が非常に良い結果をもたらすと考えています。

ARIMA アルゴまたはカルマン フィルター アルゴを適用してデータを予測する方法を示すスクリプトを投稿してもらえますか? ありがとう！

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Rには確かにこれらの分析を実装するツールがありますが、それらは強力なツールであり、それらとそれらがどのように機能するかを読んでおくのがおそらく最善でしょう...（VenablesとRipleyのModern Applied Statistics in Sは妥当な出発点かもしれません.カルマン フィルターについて説明しているかどうかはわかりませんが)。その間：

??arima
??kalman
?arima
?KalmanLike

または、sosパッケージをインストールした後:

library("sos")
findFn("arima forecast")
findFn("kalman forecast")

または、単に Google の「カルマン フィルター R」(!!) - 最初の 8 (!) ヒットが非常に有用であることがわかりました (9 番目は MATLAB のカルマン フィルターの紹介でした :-) )

他の人は違うと感じるかもしれませんが、私は一般的に、誰かが自分で分析に取り組んでいることがわかると、より多くの努力を払って分析を進めます...

于 2011-10-25T23:45:08.407 に答える
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これは、回帰を使用して解決する必要があります。曜日の影響に対して 6 つのダミー変数があります。季節性の月間ダミー変数は 11 個です。休日ごとにダミー変数があります。

于 2013-03-19T11:41:35.453 に答える