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r 시계열분석 예제

By 2. augustIkke-kategoriseret

그런 다음 $E[X_t] = 0$ 및 $Var (X_t) = sigma^2_Z (1+알파^2+알파^4+cdots)$. 이 시리즈는 $|알파=<1$의 조건과 수렴됩니다. 나는 예측 및 예측의 방법에 대해 이야기하고 있다. 시간 기반 데이터를 다루는 방법 중 하나는 타임 시리즈 모델링입니다. 이름에서 알 수 있듯이, 그것은 정보에 입각한 의사 결정을 내리기 위해 숨겨진 통찰력을 도출하기 위해 시간 (년, 일, 시간, 분) 기반 데이터에 대한 작업을 포함합니다. 이 소책자에서는 독자가 열렬 분석에 대한 몇 가지 기본 지식을 가지고 있다고 가정하고, 소책자의 주요 초점은 열렬 분석을 설명하는 것이 아니라 R을 사용하여 이러한 분석을 수행하는 방법을 설명하는 것입니다. 이제 로의 값을 변경하여 시리즈를 고정시킬 수 있는지 살펴보겠습니다. 여기서 는 산란을 시각적으로 해석하고 거시성을 확인하기 위한 테스트를 수행하지 않습니다. 예측의 정확도를 측정하여 샘플 내 예측 오류, 즉 원래 타임시리즈에서 다루는 기간의 예측 오차에 대한 제곱 오차의 합을 계산할 수 있습니다.

제곱 합계 오류는 “SSE”라는 목록 변수 “rainseriesforecasts”의 명명 된 요소에 저장되므로 입력하여 값을 얻을 수 있습니다 : 위의 예제에서는 HoltWinters() 함수의 출력을 목록 변수에 저장했습니다. ” rainseriess 예보”. HoltWinters()에 의해 만들어진 예측은 “fitted”라는 이 목록 변수의 명명된 요소에 저장되므로 입력하여 값을 얻을 수 있습니다: 위의 플롯은 원래 시간계(맨 위), 예상 추세 구성 요소(맨 위에서 두 번째), 예상 계절을 표시합니다. 구성 요소(위쪽에서 세 번째) 및 예상 불규칙한 구성 요소(아래쪽)입니다. 우리는 추정된 추세 성분이 1947년에 대략 24에서 1948년에 대략 22에 대략 22에서 작은 감소를 보여주고, 그 때부터 1959년에 대략 27에 그 때부터 꾸준한 증가를 보여줍니다 것을 봅을 봅을 봅각이 보입니다. 기본적으로 HoltWinters()는 원래 타임시리즈에서 다루는 동일한 기간에 대한 예측을 만듭니다. 이 경우, 우리의 원래 시간열은 1813-1912에서 런던에 대한 강우량을 포함, 그래서 예측은 1813-1912에 대한 것입니다. 기본부터 시작해 봅시다. 여기에는 고정 계열, 임의 보행, 로 계수, 정전기의 Dickey 풀러 테스트가 포함됩니다. 이 용어는 이미 당신을 무서워하는 경우, 걱정하지 마세요 – 그들은 조금 명확해질 것입니다 그리고 난 당신이 그것을 설명으로 주제를 즐기기 시작할 것입니다 내기.

ARIMA는 자동 회귀 통합 이동 평균의 약어입니다. 자동 회귀(AR) 항은 차이시리즈의 지연을 말하며, 이동평균(MA) 항은 오차의 시차를 말하며 시계열을 고정하는 데 사용되는 차이의 수입니다. 자동 회귀 통합 이동 평균 모델은 방정식에 의해 정의 된 시계열입니다 : 예를 들어, 런던에서 연간 강우량의 시계열에 대한 예측을 만들기 위해 간단한 지수 스무딩을 사용하려면, 우리는 입력 : 마지막 두 매개 변수에 관해서는, 로그 = “y”는 방정식에 의해 정의 y축이 로그 축에 있을 수 있습니다. 마지막으로 lty = c(1,3)는 원래 시간열의 경우 LineTYpe를 1(솔리드의 경우)으로 설정하고 예측된 시간계의 경우 3(점선)으로 설정합니다. plot.type이라는 인수가 있어 플롯을 패싯(다중) 또는 단일 패널(단일)할지 여부를 나타낼 수 있습니다.

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