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r - R 時系列 ARIMA 関数は 0 (非 NA) ケースを返します
私は R を初めて使用します。Azure Machine Learning Studio を使用して、過去の引き換えに基づいてクーポンまたはオファー (マーケティング プロモーション) がいつ引き換えられるかを予測しようとしています。これが私のデータです。
これが私のRスクリプトです。
これがエラーです。
エラー 0063: R スクリプトの評価中に次のエラーが発生しました: ---------- R からのエラー メッセージの開始 ---------- 0 (非 NA) ケース
私はこれを正しくやっていますか？これにより、以前の RedeemedOn の日時に基づいて、将来のオファー/クーポンの引き換えが予測されますか?
編集1
どんな助けでも大歓迎です。ありがとう！
python - Python で ARMA モデルをフィッティングし、新しい時系列をシミュレートする
長さ「tsteps」の特定の時系列「resid」にARMAモデルを当てはめ、得られた当てはめモデル「resid_model」を使用して、同じ特性を持つ特定の数の代替時系列をシミュレートしようとしています。
これが私がこれまでに試したことです（1つのシミュレーション「sim」のみ）：
ただし、フィットの「transparams = True」パラメーターにもかかわらず、定常性を確保できないようです。得られるものは、あてはめようとする ARMA モデルの次数によって異なりますが、一般的には縮退する傾向があります: 得られたシミュレーション 'sim'
これは、私の元のサンプルが代わりにどのように見えるかです: 元の時系列 'resid'
私は何を間違っていますか？
ありがとうございました！