Questions marquées «multiple-seasonalities»

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Analyse quotidienne des séries chronologiques
J'essaie de faire une analyse des séries chronologiques et je suis nouveau dans ce domaine. J'ai un décompte quotidien d'un événement de 2006-2009 et je veux y adapter un modèle de série chronologique. Voici les progrès que j'ai réalisés: timeSeriesObj = ts(x,start=c(2006,1,1),frequency=365.25) plot.ts(timeSeriesObj) L'intrigue résultante que j'obtiens est: Afin de …
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Comment décomposer une série chronologique avec plusieurs composantes saisonnières?
J'ai une série chronologique qui contient des composantes saisonnières doubles et je voudrais décomposer la série en composantes chronologiques suivantes (tendance, composante saisonnière 1, composante saisonnière 2 et composante irrégulière). Pour autant que je sache, la procédure STL de décomposition d'une série en R ne permet qu'une seule composante saisonnière, …
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Prévision de séries chronologiques avec données quotidiennes: ARIMA avec régresseur
J'utilise une série chronologique quotidienne de données de vente qui contient environ 2 ans de points de données quotidiens. Sur la base de certains tutoriels / exemples en ligne, j'ai essayé d'identifier la saisonnalité des données. Il semble qu'il y ait une périodicité / saisonnalité hebdomadaire, mensuelle et probablement annuelle. …
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Prévision de séries chronologiques horaires avec périodicité quotidienne, hebdomadaire et annuelle
Édition majeure: Je voudrais dire un grand merci à Dave et Nick jusqu'à présent pour leurs réponses. La bonne nouvelle est que j'ai réussi à faire fonctionner la boucle (principe emprunté à la publication du professeur Hydnman sur la prévision par lots). Pour consolider les requêtes en attente: a) Comment …
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Comment interpréter les résultats du modèle TBATS et les diagnostics du modèle
J'ai une demi-heure de données sur la demande, qui est une série chronologique multi-saisonnière. J'ai utilisé tbatsdans le forecastpackage en R, et obtenu des résultats comme celui-ci: TBATS(1, {5,4}, 0.838, {<48,6>, <336,6>, <17520,5>}) Cela signifie-t-il que la série ne doit pas nécessairement utiliser la transformation de Box-Cox et que le …
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Interprétation de la décomposition des séries chronologiques à l'aide de TBATS à partir du package de prévisions R
Je voudrais décomposer les données de séries chronologiques suivantes en composantes saisonnières, tendancielles et résiduelles. Les données sont un profil énergétique de refroidissement horaire d'un bâtiment commercial: TotalCoolingForDecompose.ts <- ts(TotalCoolingForDecompose, start=c(2012,3,18), freq=8765.81) plot(TotalCoolingForDecompose.ts) Il y a donc des effets saisonniers quotidiens et hebdomadaires évidents, basés sur les conseils de: Comment …
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Deux périodes saisonnières dans ARIMA avec R
J'utilise actuellement R pour prédire une série chronologique avec ces instructions: X <- ts(datas, frequency=24) X.arima <- Arima(X, order=c(2,1,0), seasonal=c(1,1,1)) pred <- predict(X.arima, n.ahead=24) plot.ts(pred$pred) Comme vous pouvez le voir, j'ai des données toutes les heures, et j'ai choisi la période saisonnière de 24 (un jour). Je voudrais améliorer mes …
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