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r - 因子レベルごとに係数を取得するために線形モデルを使用する方法は?
太陽光発電所のデータを分析しています。推定生産プラントを次の日ごとに調整したかったのですが、取得できるデータは次の 3 日間の天気予報であるため、明日はどのような日になるかがわかります (1 から 5 のスケールで、1 を 1 として晴れ 5 曇り)。
したがって、容量に係数を掛けることが考えられるため、これは発生するものの推定値であり、実際の測定値から逸脱するものではありません.
1 日の変動タイプを因子として使用することにより、線形モデルを確立すると考えました。実際の生産に近づけるための最良の方法かもしれません。
今日の基準は次のとおりです。
- デイタイプ1、生産能力※1
- デイタイプ2、生産能力×0.7
- 日型3、生産能力×0.4
- 日型4、生産能力×0.15
- 日型5、生産能力※0
私はこれらの係数を調査しましたが、植物の生産量は過小評価されています。つまり、実際にはより多くのエネルギーが生産されており、ほぼ 50% 近くです。Excel のソルバーを使用して、得られる係数を見つけます。
- 1.6
- 1.2
- 0.9
- 0.65
- 0.5
問題は、これはデータのこの特定のケースのみであり、モデルを作成したかったため、一般化できないことです)。
これは私が適用したものです：
ベースの説明。
ティエンポ / リアル / ティポ / カパシダード
- Tiempo: 観測が行われた時刻を示します。
- 実際の測定値は、実際のエネルギー生産を示します。
- Tipo: 観測された日のタイプを示します (1 から 5)。
- Capacidad: 計画の推定生産能力の割合
r - 組合せの予測(auto.arima())の使用
最近、forecast() バージョン 4.03 に更新したところ、以下のサンプル コードの最後の行 (4 行目) でエラー メッセージが表示されるようになりました (一番下に示されているように)。4 行目のforecast() には、3 行目の auto.arima() の出力が供給されていることに注意してください (エラーなしで動作します)。予測パッケージに何か変更がありましたか?
さらに、次のコードを使用して 3 行目の Zoo 用語を ts 用語に置き換えると、エラー メッセージが消えます。
では、forecast(auto.arima()) の組み合わせはもう Zoo オブジェクトを受け入れませんか? その場合、 as.ts() メソッドよりもこれを処理するためのより良い方法はありますか?
r - ARIMAの予測モデルでnewxregを指定するには?
以下のモデルを時系列データに適合させました。はxreg、1 から 1000 までの時間ベクトルと、月を表す 12 個の標識変数 (1 または 0) で構成されます。私が扱っているデータには、毎週および毎月の強い季節パターンがあります。
現時点では、1 月 ( M1=1) の 14 の値を予測する方法を見つけようとしています。M1=1したがって、Rで予測関数を使用する場合、必要なnewxreg部分と予測のために指定する必要があると思いますM2,...,M12=0-正しいですか? コードをいじってみましたが、動作させることができず、予測式の newxreg 部分に関する非常に詳細な情報をオンラインで見つけることができませんでした。
特定の月、たとえば 1 月の予測を取得する方法を誰か説明してもらえますか? そして、予測関数の newxreg 部分でどのように注意する必要がありますか?
よろしくお願いします！
time-series - コール センターの時系列予測用のデータセット
コール センターの分析に使用できるオープン データセットを知っている人はいますか? 特に、着信数の予測と、待ち時間の観点から内部キューを視覚化することに関心があります。
ありがとう
r - R 予測パッケージと日次時系列
R で Forecast パッケージを使用していますが、自分の毎日の時系列を ts オブジェクトに読み込んで、これを予測アルゴリズムで使用するのが難しいことがわかりました。代わりに Zoo を使用して毎日の timeseries オブジェクトを作成しましたが、これを R Forecast パッケージの予測アルゴリズムに直接渡すことはできません。
正しい方向への助けをいただければ幸いです。私はこれに非常に行き詰まりを感じています。
ありがとう
こんにちは、サンプルコードです。単純な四半期ごとのデータセットでは予測が機能しますが、毎日のデータセットでは機能しません。どうもありがとう
これは、まだ機能しない R コードの更新されたビットです。
どうもありがとう
r - Rでets()関数とauto.arima()関数を選択するための最良の基準はどれですか?
R の将来の値を予測するために、forecast パッケージの ets() および auto.arima() 関数を使用しています。これら 2 つの中で最適なモデルを選択するには、どの基準を使用する必要がありますか?
以下は、ets (data.ets) と auto.arima (data.ar) からの精度出力です。
および各モデルの AIC は次のとおりです。
以下は、ets と auto.arima の両方の適合モデルです。
親切に助けてください。