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r - R: 有馬時系列オブジェクトの仮説検定
有馬予報の仮説検定を実行しようとしていますが、そのためのリソースを見つけることができませんでした。以下は私のデータの再現可能な例です。私の頻度は平日のみなので、動物園の時系列を使用しています。
私が実行したい仮説検定は次のとおりです。
H1 : 予測された値は、私が提供する指定された値よりも大きいです。
H0 : 値に違いはありません。
したがって、このデータの予測される次の値は次のとおりです。
次の値が 83,000 より大きい確率を仮説検定したいと思います。
python - Python: "オブジェクトの numpy dtype にキャストされた Pandas データ。np.asarray(data) で入力データを確認してください。"
サーバーからのデータを使用して時系列を予測する ARIMA モデルを作成しようとしていますが、タイトルにエラーが表示され続け、必要なオブジェクトの種類がわかりません。コードは次のとおりです。
私はこのような例を見てきました: https://machinelearningmastery.com/arima-for-time-series-forecasting-with-python/
それぞれの値で時間の代わりに日付を使用します。これは、フレーム値の出力です。
python - TypeError: ufunc 'add' には、ARIMA モデルのシグネチャを持つループが含まれていませんでした
次の pandas DataFrame から抽出されたシリーズで ARIMA モデル分析を実行しようとしています
最初にオブジェクトを変換します
次に、シリーズを取得してフロートに変換します
次に、分析を行います
しかし、次のエラーが発生します
このエラーを解決するのを手伝ってくれませんか?