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r - tsCV が ets/auto.arima などのモデル選択アルゴリズムで使用するのに適しているのはなぜですか?
Rob Hyndman の著書で、Rob は tsCV を使用して、auto.arima と ets によって返されるモデルの予測精度を評価する方法について説明しています。
これは概念的な質問ですが、tsCV の基礎となるコードを調べたところ、次のことがわかりました。
したがって、これは、予測相互検証の反復ごとに、新しい ets/auto.arima が推定されることを意味します。私の考えでは、時間 (t-1) で推定されたモデルは時間 t で選択された最終的なモデルとは異なるため、これが特定の ARIMA または平滑化モデルの予測精度をどのように評価しているかはわかりません。誰かがなぜこれが大丈夫なのか説明できますか?
r - dynamac のパッケージ オブジェクトの予測
私は相互統合を伴う ARDL モデルを持っているので、R で「dynamac」パッケージを使用しました。パッケージ「forecast」から予測機能を適用すると、「新しいデータ」がインポートされていないためにエラーが発生します。
R 出力 - (forecast コマンド): as.data.frame(newdata) のエラー: 引数 "newdata" がありません。デフォルトはありません
r - データセットの土産時系列で ARIMA テストを実行するにはどうすればよいですか?
私はRの初心者です.ARIMAテストを実行して、上記のデータセットで10年間の予測を実行しようとしています.
ただし、入力すると：
次のような結果が得られるため、結果は正しくありません。
誰かが私が間違っていることを説明できますか? ありがとう