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For questions regarding programming in ECMAScript (JavaScript/JS) and its various dialects/implementations (excluding ActionScript). Note JavaScript is NOT the same as Java! Please include all relevant tags on your question; e.g., [node.js], [jquery], [json], [reactjs], [angular], [ember.js], [vue.js], [typescript], [svelte], etc.
time-series - AICc を使用した TSLM による遅延予測子の選択
時系列モデルに含める遅延予測変数を決定しようとしています。そこで、独立変数のラグ 3 までの TSLM を適合させました。
data_train には交差検証データが含まれています。
上記のコードを実行すると、.id による遅延予測モデルによって AIC、AICc、BIC などを取得します。group_by()やsummary()を使わずにモデルだけでこれらのメトリクスをモデルごとに引き出せるかどうか疑問に思っています。
どうもありがとう。
r - Rによる不規則な時系列の補間
R で時系列データの線形補間を検索するとna.approx()、zooパッケージから使用する推奨事項がよく見つかりました。
ただし、不規則な時系列では問題が発生しました。これは、値に関連付けられているタイムスタンプを考慮せずに、補間された値がギャップの数に均等に分散されるためです。
を使用して回避策を見つけましたが、理想的にはパッケージファミリーの機能を持つオブジェクトにapproxfun()基づいた、よりクリーンなソリューションがあるかどうか疑問に思いますか?tsibbletidyverts
以前の回答は、ギャップを埋めることによって不規則な日付グリッドを通常のグリッドに拡張することに依存していました。ただし、これは、補間時に日中を考慮に入れる必要がある場合に問題を引き起こします。
以下は、日付のみではなく POSIXct タイムスタンプを使用した (改訂された) 最小限の例です。
これに（効率的に）対処する方法はありますか？ご協力ありがとうございました！
r - Tidyverts における階層モデリング/調整の問題
私は、Rob Hyndman の Rstudio.conf のワークショップのやり方に従って、階層的な予測を行おうとしていますが、いくつかの問題が発生しています。これが私のコードです：
プロットの出力は以下のとおりです。
私の主な問題は次のとおりです。
- 調整は、実際には予測をまったく変更していないようです。図は、
arとar_adj行が同一であることを示しています。 - 予測は 2014 年から 2015 年の期間のみですが、完全なデータセットは 2018 年になることがわかっています。
これらを修正するにはどうすればよいですか? 後者はおそらく、すべての時系列が期間全体をカバーしているわけではないためですがreconcile、欠落している期間をスキップしないようにするにはどうすればよいですか?
これは、dplyr 0.8.5、fable 0.2.0、fabletools 0.1.3、および tsibble 0.8.6 で発生します。Ubuntu/R 3.6.3 と Windows 10/R 4.0.0 の両方で同じ結果が得られます。
PS。固定期間を予測しようとすると、エラーが発生します。