Как временной ряд считать по дням. |
Здравствуйте, гость ( Вход | Регистрация )
Как временной ряд считать по дням. |
1.11.2017 - 16:41
Сообщение
#1
|
|
Группа: Пользователи Сообщений: 149 Регистрация: 11.02.2014 Пользователь №: 26005 |
Подскажите, мне нужно построить предсказание по дням
test=ts(datas$SALES,start=c(01-11-2015)) test Предсказание я делаю на базе продаж за месяц на день вперед , т.е. зная данные за месяц предсказать объем продаж на 30.11.2015 На всякий случай прикреплю данные переформулирую свой вопрос Usage ts(data = NA, start = 1, end = numeric(), frequency = 1, deltat = 1, ts.eps = getOption("ts.eps"), class = , names = ) если я прогнозирую на один день, что мне указать во фреквенси? Сообщение отредактировал kont - 1.11.2017 - 20:34
Прикрепленные файлы
|
|
2.11.2017 - 22:20
Сообщение
#2
|
|
Группа: Пользователи Сообщений: 149 Регистрация: 11.02.2014 Пользователь №: 26005 |
Я Вас правильно понял, теперь уже можно делать форекаст на сплитованном датасете df.sales.t?
# проверки на стационарность adf.test(df.sales.t, alternative = "stationary") #forecast auto.arima(df.sales.t, seasonal=FALSE) fit2 = arima(df.sales.t, order=c(1,1,7)) # fcast <- forecast(fit2, h=1) # 1day ahead Сообщение отредактировал kont - 2.11.2017 - 22:21 |
|
3.11.2017 - 00:01
Сообщение
#3
|
|
Группа: Пользователи Сообщений: 1091 Регистрация: 26.08.2010 Пользователь №: 22699 |
Я Вас правильно понял, теперь уже можно делать форекаст на сплитованном датасете df.sales.t? # проверки на стационарность adf.test(df.sales.t, alternative = "stationary") #forecast auto.arima(df.sales.t, seasonal=FALSE) fit2 = arima(df.sales.t, order=c(1,1,7)) # fcast <- forecast(fit2, h=1) # 1day ahead Тут всё забавнее... Поскольку пока у нас только 1 месяц, то дни недели трудно интерпретировать недели, и мы можем дни месяца слить вместе с днями недели Код > res_hosvd <- hosvd(as.tensor(df.sales.t.all), ranks=c(30,899,30)) |======================================================================| 100% > 1-res_hosvd$fnorm_resid/fnorm(as.tensor(df.sales.t.all)) [1] 0.9953629 > res_hosvd <- hosvd(as.tensor(df.sales.t.all), ranks=c(30,900,30)) |======================================================================| 100% > 1-res_hosvd$fnorm_resid/fnorm(as.tensor(df.sales.t.all)) [1] 1 Но ассортимент товаров реально состоит из 900 позиций (с точки зрения стоимости и сочетаемости продаж). Это точно не синтетика какая то? |
|