时间序列分析工具箱—— h2o + timetk

目录

  • 时间序列分析工具箱—— h2o + timetk

    • h2o 的用途
    • 加载包
      • 安装 h2o
      • 加载包
    • 数据
    • 教程：h2o + timetk，时间序列机器学习
      • 时间序列机器学习
    • 最终的胜利者是...

翻译自《Demo Week: Time Series Machine Learning with h2o and timetk》

原文链接：https://www.business-science.io/code-tools/2017/10/28/demo_week_h2o.html

文字和代码略有删改

时间序列分析工具箱—— h2o + timetk

h2o 的用途

h2o 包是 H2O.ai 提供的产品，包含许多先进的机器学习算法，表现指标和辅助函数，使机器学习功能强大而且容易使用。h2o 的主要优点之一是它可以部署在集群上（今天不会讨论），从 R 的角度来看，有四个主要用途：

  1. 数据操作：拼接、分组、旋转、传输、拆分成训练 / 测试 / 验证集，等等。
  2. 机器学习算法：包含非常复杂的监督和非监督学习算法。监督学习算法包括深度学习（神经网络）、随机森林、广义线性模型、梯度增强机、朴素贝叶斯分析、模型堆叠集成和 xgboost；无监督算法包括广义低秩模型、k 均值模型和 PCA；还有 Word2vec 用于文本分析。最新的稳定版本还有 AutoML——自动机器学习，我们将在这篇文章中看到这个非常酷的功能！
  3. 辅助机器学习功能：表现分析和超参数网格搜索。
  4. 产品、MapReduce 和 云：Java 环境下进行产品化；使用 Hadoop / Spark（Sparkling Water）进行集群部署；在云环境（Azure、AWS、Databricks 等）中部署。

我们将讨论如何将 h2o 用作时间序列机器学习的一种高级算法。我们将在本地使用 h2o，在先前关于 timetk 和 sweep 的教程中使用的数据集（beer_sales_tbl）上开发一个高精度的时间序列模型。这是一个监督学习的回归问题。

加载包

我们需要三个包：

  • h2o：机器学习算法包
  • tidyquant：用于获取数据和加载 tidyverse 系列工具
  • timetk：R 中的时间序列工具箱

安装 h2o

推荐在 ubuntu 环境下安装最新稳定版 h2o。

加载包

# Load libraries
library(h2o)        # Awesome ML Library
library(timetk)     # Toolkit for working with time series in R
library(tidyquant)  # Loads tidyverse, financial pkgs, used to get data

数据

我们使用 tidyquant 的函数 tq_get()，获取 FRED 的数据——啤酒、红酒和蒸馏酒销售。

# Beer, Wine, Distilled Alcoholic Beverages, in Millions USD
beer_sales_tbl <- tq_get(
    "S4248SM144NCEN",
    get = "economic.data",
    from = "2010-01-01",
    to = "2017-10-27")

beer_sales_tbl
## # A tibble: 92 x 2
##          date price
##        <date> <int>
##  1 2010-01-01  6558
##  2 2010-02-01  7481
##  3 2010-03-01  9475
##  4 2010-04-01  9424
##  5 2010-05-01  9351
##  6 2010-06-01 10552
##  7 2010-07-01  9077
##  8 2010-08-01  9273
##  9 2010-09-01  9420
## 10 2010-10-01  9413
## # ... with 82 more rows

可视化是一个好主意，我们要知道我们正在使用的是什么数据，这对于时间序列分析和预测尤为重要，并且最好将数据分成训练、测试和验证集。

# Plot Beer Sales with train, validation, and test sets shown
beer_sales_tbl %>%
    ggplot(aes(date, price)) +
    # Train Region
    annotate(
        "text",
        x = ymd("2012-01-01"), y = 7000,
        color = palette_light()[[1]],
        label = "Train Region") +
    # Validation Region
    geom_rect(
        xmin = as.numeric(ymd("2016-01-01")),
        xmax = as.numeric(ymd("2016-12-31")),
        ymin = 0, ymax = Inf, alpha = 0.02,
        fill = palette_light()[[3]]) +
    annotate(
        "text",
        x = ymd("2016-07-01"), y = 7000,
        color = palette_light()[[1]],
        label = "Validation\nRegion") +
    # Test Region
    geom_rect(
        xmin = as.numeric(ymd("2017-01-01")),
        xmax = as.numeric(ymd("2017-08-31")),
        ymin = 0, ymax = Inf, alpha = 0.02,
        fill = palette_light()[[4]]) +
    annotate(
        "text",
        x = ymd("2017-05-01"), y = 7000,
        color = palette_light()[[1]],
        label = "Test\nRegion") +
    # Data
    geom_line(col = palette_light()[1]) +
    geom_point(col = palette_light()[1]) +
    geom_ma(ma_fun = SMA, n = 12, size = 1) +
    # Aesthetics
    theme_tq() +
    scale_x_date(
        date_breaks = "1 year",
        date_labels = "%Y") +
    labs(title = "Beer Sales: 2007 through 2017",
         subtitle = "Train, Validation, and Test Sets Shown")

现在我们对数据有了直观的认识，让我们继续吧。

教程：h2o + timetk，时间序列机器学习

我们的时间序列机器学习项目遵循的工作流与之前 timetk + 线性回归文章中的类似。但是，这次我们将用 h2o.autoML() 替换 lm() 函数以获得更高的准确性。

时间序列机器学习

时间序列机器学习是预测时间序列数据的好方法，在开始之前，先明确教程的两个关键问题：

  • 关键洞察：时间序列签名——将时间戳信息逐列扩展，成为特征集，用于执行机器学习算法。
  • 目标：我们将用时间序列签名预测未来 8 个月的数据，并和先前教程中出现的两种方法（即 timetk + lm() 和 sweep + auto.arima()）的预测结果作对比。

下面，我们将经历一遍执行时间序列机器学习的工作流。

STEP 0：检查数据

作为分析的起点，先用 glimpse() 打印出 beer_sales_tbl，获得数据的第一印象。

# Starting point
beer_sales_tbl %>%
    glimpse()
## Observations: 92
## Variables: 2
## $ date  <date> 2010-01-01, 2010-02-01, 2010-03-01, 2010-04-01, 20...
## $ price <int> 6558, 7481, 9475, 9424, 9351, 10552, 9077, 9273, 94...

STEP 1：扩充时间序列签名

tk_augment_timeseries_signature() 函数将时间戳信息逐列扩展成机器学习所用的特征集，将时间序列信息列添加到原始数据框。再次使用 glimpse() 进行快速检查。现在有了 30 个特征，有些特征很重要，但并非所有特征都重要。

# Augment (adds data frame columns)
beer_sales_tbl_aug <- beer_sales_tbl %>%
    tk_augment_timeseries_signature()

beer_sales_tbl_aug %>% glimpse()
## Observations: 92
## Variables: 30
## $ date      <date> 2010-01-01, 2010-02-01, 2010-03-01, 2010-04-01...
## $ price     <int> 6558, 7481, 9475, 9424, 9351, 10552, 9077, 9273...
## $ index.num <int> 1262304000, 1264982400, 1267401600, 1270080000,...
## $ diff      <int> NA, 2678400, 2419200, 2678400, 2592000, 2678400...
## $ year      <int> 2010, 2010, 2010, 2010, 2010, 2010, 2010, 2010,...
## $ year.iso  <int> 2009, 2010, 2010, 2010, 2010, 2010, 2010, 2010,...
## $ half      <int> 1, 1, 1, 1, 1, 1, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 1, 1, 1, 1,...
## $ quarter   <int> 1, 1, 1, 2, 2, 2, 3, 3, 3, 4, 4, 4, 1, 1, 1, 2,...
## $ month     <int> 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 1, 2, 3,...
## $ month.xts <int> 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 0, 1, 2, ...
## $ month.lbl <ord> January, February, March, April, May, June, Jul...
## $ day       <int> 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1,...
## $ hour      <int> 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0,...
## $ minute    <int> 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0,...
## $ second    <int> 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0,...
## $ hour12    <int> 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0,...
## $ am.pm     <int> 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1,...
## $ wday      <int> 6, 2, 2, 5, 7, 3, 5, 1, 4, 6, 2, 4, 7, 3, 3, 6,...
## $ wday.xts  <int> 5, 1, 1, 4, 6, 2, 4, 0, 3, 5, 1, 3, 6, 2, 2, 5,...
## $ wday.lbl  <ord> Friday, Monday, Monday, Thursday, Saturday, Tue...
## $ mday      <int> 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1,...
## $ qday      <int> 1, 32, 60, 1, 31, 62, 1, 32, 63, 1, 32, 62, 1, ...
## $ yday      <int> 1, 32, 60, 91, 121, 152, 182, 213, 244, 274, 30...
## $ mweek     <int> 5, 6, 5, 5, 5, 6, 5, 5, 5, 5, 6, 5, 5, 6, 5, 5,...
## $ week      <int> 1, 5, 9, 13, 18, 22, 26, 31, 35, 40, 44, 48, 1,...
## $ week.iso  <int> 53, 5, 9, 13, 17, 22, 26, 30, 35, 39, 44, 48, 5...
## $ week2     <int> 1, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 1, 1, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 1,...
## $ week3     <int> 1, 2, 0, 1, 0, 1, 2, 1, 2, 1, 2, 0, 1, 2, 0, 1,...
## $ week4     <int> 1, 1, 1, 1, 2, 2, 2, 3, 3, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 1,...
## $ mday7     <int> 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1,...

STEP 2：为 h2o 准备数据

我们需要以 h2o 的格式准备数据。首先，让我们删除任何不必要的列，如日期列或存在缺失值的列，并将有序类型的数据更改为普通因子。我们推荐用 dplyr 操作这些步骤。

beer_sales_tbl_clean <- beer_sales_tbl_aug %>%
    select_if(~ !is.Date(.)) %>%
    select_if(~ !any(is.na(.))) %>%
    mutate_if(is.ordered, ~ as.character(.) %>% as.factor)

beer_sales_tbl_clean %>% glimpse()
## Observations: 92
## Variables: 28
## $ price     <int> 6558, 7481, 9475, 9424, 9351, 10552, 9077, 9273...
## $ index.num <int> 1262304000, 1264982400, 1267401600, 1270080000,...
## $ year      <int> 2010, 2010, 2010, 2010, 2010, 2010, 2010, 2010,...
## $ year.iso  <int> 2009, 2010, 2010, 2010, 2010, 2010, 2010, 2010,...
## $ half      <int> 1, 1, 1, 1, 1, 1, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 1, 1, 1, 1,...
## $ quarter   <int> 1, 1, 1, 2, 2, 2, 3, 3, 3, 4, 4, 4, 1, 1, 1, 2,...
## $ month     <int> 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 1, 2, 3,...
## $ month.xts <int> 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 0, 1, 2, ...
## $ month.lbl <fctr> January, February, March, April, May, June, Ju...
## $ day       <int> 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1,...
## $ hour      <int> 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0,...
## $ minute    <int> 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0,...
## $ second    <int> 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0,...
## $ hour12    <int> 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0,...
## $ am.pm     <int> 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1,...
## $ wday      <int> 6, 2, 2, 5, 7, 3, 5, 1, 4, 6, 2, 4, 7, 3, 3, 6,...
## $ wday.xts  <int> 5, 1, 1, 4, 6, 2, 4, 0, 3, 5, 1, 3, 6, 2, 2, 5,...
## $ wday.lbl  <fctr> Friday, Monday, Monday, Thursday, Saturday, Tu...
## $ mday      <int> 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1,...
## $ qday      <int> 1, 32, 60, 1, 31, 62, 1, 32, 63, 1, 32, 62, 1, ...
## $ yday      <int> 1, 32, 60, 91, 121, 152, 182, 213, 244, 274, 30...
## $ mweek     <int> 5, 6, 5, 5, 5, 6, 5, 5, 5, 5, 6, 5, 5, 6, 5, 5,...
## $ week      <int> 1, 5, 9, 13, 18, 22, 26, 31, 35, 40, 44, 48, 1,...
## $ week.iso  <int> 53, 5, 9, 13, 17, 22, 26, 30, 35, 39, 44, 48, 5...
## $ week2     <int> 1, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 1, 1, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 1,...
## $ week3     <int> 1, 2, 0, 1, 0, 1, 2, 1, 2, 1, 2, 0, 1, 2, 0, 1,...
## $ week4     <int> 1, 1, 1, 1, 2, 2, 2, 3, 3, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 1,...
## $ mday7     <int> 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1,...

让我们在可视化之前按照时间范围将数据分成训练、验证和测试集。

# Split into training, validation and test sets
train_tbl <- beer_sales_tbl_clean %>% filter(year < 2016)
valid_tbl <- beer_sales_tbl_clean %>% filter(year == 2016)
test_tbl  <- beer_sales_tbl_clean %>% filter(year == 2017)

STEP 3：h2o 模型

首先，启动 h2o。这将初始化 h2o 使用的 java 虚拟机。

h2o.init()        # Fire up h2o
##  Connection successful!
##
## R is connected to the H2O cluster:
##     H2O cluster uptime:         46 minutes 4 seconds
##     H2O cluster version:        3.14.0.3
##     H2O cluster version age:    1 month and 5 days
##     H2O cluster name:           H2O_started_from_R_mdancho_pcs046
##     H2O cluster total nodes:    1
##     H2O cluster total memory:   3.51 GB
##     H2O cluster total cores:    4
##     H2O cluster allowed cores:  4
##     H2O cluster healthy:        TRUE
##     H2O Connection ip:          localhost
##     H2O Connection port:        54321
##     H2O Connection proxy:       NA
##     H2O Internal Security:      FALSE
##     H2O API Extensions:         Algos, AutoML, Core V3, Core V4
##     R Version:                  R version 3.4.1 (2017-06-30)
h2o.no_progress() # Turn off progress bars

将数据转成 H2OFrame 对象，使得 h2o 包可以读取。

# Convert to H2OFrame objects
train_h2o <- as.h2o(train_tbl)
valid_h2o <- as.h2o(valid_tbl)
test_h2o  <- as.h2o(test_tbl)

为目标和预测变量命名。

# Set names for h2o
y <- "price"
x <- setdiff(names(train_h2o), y)

我们将使用 h2o.automl，在数据上尝试任何回归模型。

  • x = x：特征列的名字
  • y = y：目标列的名字
  • training_frame = train_h2o：训练集，包括 2010 - 2016 年的数据
  • validation_frame = valid_h2o：验证集，包括 2016 年的数据，用于避免模型的过度拟合
  • leaderboard_frame = test_h2o：模型基于测试集上 MAE 的表现排序
  • max_runtime_secs = 60：设置这个参数用于加速 h2o 模型计算。算法背后有大量复杂模型需要计算，所以我们以牺牲精度为代价，保证模型可以正常运转。
  • stopping_metric = "deviance"：把偏离度作为停止指标，这可以改善结果的 MAPE。
# linear regression model used, but can use any model
automl_models_h2o <- h2o.automl(
    x = x,
    y = y,
    training_frame = train_h2o,
    validation_frame = valid_h2o,
    leaderboard_frame = test_h2o,
    max_runtime_secs = 60,
    stopping_metric = "deviance")

接着，提取主模型。

# Extract leader model
automl_leader <- [email protected]

STEP 4：预测

使用 h2o.predict() 在测试数据上产生预测。

pred_h2o <- h2o.predict(
    automl_leader, newdata = test_h2o)

STEP 5：评估表现

有几种方法可以评估模型表现，这里，将通过简单的方法，即 h2o.performance()。这产生了预设值，这些预设值通常用于比较回归模型，包括均方根误差（RMSE）和平均绝对误差（MAE）。

h2o.performance(
    automl_leader, newdata = test_h2o)
## H2ORegressionMetrics: gbm
##
## MSE:  340918.3
## RMSE:  583.8821
## MAE:  467.8388
## RMSLE:  0.04844583
## Mean Residual Deviance :  340918.3

我们偏好的评估指标是平均绝对百分比误差（MAPE），未包括在上面。但是，我们可以轻易计算出来。我们可以查看测试集上的误差（实际值 vs 预测值）。

# Investigate test error
error_tbl <- beer_sales_tbl %>%
    filter(lubridate::year(date) == 2017) %>%
    add_column(
        pred = pred_h2o %>% as.tibble() %>% pull(predict)) %>%
    rename(actual = price) %>%
    mutate(
        error     = actual - pred,
        error_pct = error / actual) 

error_tbl
## # A tibble: 8 x 5
##         date actual      pred     error    error_pct
##       <date>  <int>     <dbl>     <dbl>        <dbl>
## 1 2017-01-01   8664  8241.261  422.7386  0.048792541
## 2 2017-02-01  10017  9495.047  521.9534  0.052106763
## 3 2017-03-01  11960 11631.327  328.6726  0.027480989
## 4 2017-04-01  11019 10716.038  302.9619  0.027494498
## 5 2017-05-01  12971 13081.857 -110.8568 -0.008546509
## 6 2017-06-01  14113 12796.170 1316.8296  0.093306142
## 7 2017-07-01  10928 10727.804  200.1962  0.018319563
## 8 2017-08-01  12788 12249.498  538.5016  0.042109915

为了比较，我们计算了一些残差度量指标。

error_tbl %>%
    summarise(
        me   = mean(error),
        rmse = mean(error^2)^0.5,
        mae  = mean(abs(error)),
        mape = mean(abs(error_pct)),
        mpe  = mean(error_pct)) %>%
    glimpse()
## Observations: 1
## Variables: 5
## $ me   <dbl> 440.1246
## $ rmse <dbl> 583.8821
## $ mae  <dbl> 467.8388
## $ mape <dbl> 0.03976961
## $ mpe  <dbl> 0.03763299

STEP 6：可视化预测结果

最后，可视化我们得到的预测结果。

beer_sales_tbl %>%
    ggplot(aes(x = date, y = price)) +
    # Data - Spooky Orange
    geom_point(col = palette_light()[1]) +
    geom_line(col = palette_light()[1]) +
    geom_ma(
        n = 12) +
    # Predictions - Spooky Purple
    geom_point(
        aes(y = pred),
        col = palette_light()[2],
        data = error_tbl) +
    geom_line(
        aes(y = pred),
        col = palette_light()[2],
        data = error_tbl) +
    # Aesthetics
    theme_tq() +
    labs(
        title = "Beer Sales Forecast: h2o + timetk",
        subtitle = "H2O had highest accuracy, MAPE = 3.9%")

最终的胜利者是...

h2o + timetk 的 MAPE 优于先前两个教程中的方法：

感兴趣的读者要问一个问题：对所有三种不同方法的预测进行平均时，准确度会发生什么变化？

请注意，时间序列机器学习的准确性可能并不总是优于 ARIMA 和其他预测技术，包括那些由 prophet（Facebook 开发的预测工具）和 GARCH 方法实现的技术。数据科学家有责任测试不同的方法并为工作选择合适的工具。

原文地址：https://www.cnblogs.com/xuruilong100/p/9672214.html

时间： 2024-10-01 05:15:27

时间序列分析工具箱—— h2o + timetk的相关文章

时间序列分析工具箱——timetk

目录 时间序列分析工具箱--timetk timetk 的主要用途 加载包 数据 timetk 教程: PART 1:时间序列机器学习 PART 2:转换 翻译自<Demo Week: Time Series Machine Learning with timetk> 原文链接:www.business-science.io/code-tools/2017/10/24/demo_week_timetk.html 时间序列分析工具箱--timetk timetk 的主要用途 三个主要用途: 时间

时间序列分析工具箱——sweep

目录 时间序列分析工具箱--sweep sweep 的用途 加载包 数据 Demo:forecast + sweep 的简化预测工作流 STEP 1:创建 ts 对象 STEP 2A:ARIMA 模型 STEP 2B:简化模型 STEP 3:预测 STEP 4:用 sweep 简化预测 STEP 5:比较真实值和预测值 翻译自<Demo Week: Tidy Forecasting with sweep> 原文链接:www.business-science.io/code-tools/2017

时间序列分析工具箱——tibbletime

目录 时间序列分析工具箱--tibbletime tibbletime 的用途 加载包 数据 教程:tibbletime 初始化一个 tbl_time 对象 时间序列函数 翻译自<Demo Week: Tidy Time Series Analysis with tibbletime> 原文链接:www.business-science.io/code-tools/2017/10/26/demo_week_tibbletime.html 注意:由于软件包的版本变化,部分代码被修改,文字有删减

时间序列分析算法【R详解】

简介 在商业应用中,时间是最重要的因素,能够提升成功率.然而绝大多数公司很难跟上时间的脚步.但是随着技术的发展,出现了很多有效的方法,能够让我们预测未来.不要担心,本文并不会讨论时间机器,讨论的都是很实用的东西. 本文将要讨论关于预测的方法.有一种预测是跟时间相关的,而这种处理与时间相关数据的方法叫做时间序列模型.这个模型能够在与时间相关的数据中,寻到一些隐藏的信息来辅助决策. 当我们处理时序序列数据的时候,时间序列模型是非常有用的模型.大多数公司都是基于时间序列数据来分析第二年的销售量,网站流

时间序列分析之一次指数平滑法

指数平滑法最早是由C.C Holt于1958年提出的,后来经统计学家深入研究使得指数平滑法非常丰富,应用也相当广泛,一般有简单指数平滑法.Holt双参数线性指数平滑法.Winter线性和季节性指数平滑法.这里的指数平滑法是指最简单的一次指数平滑. 指数平滑法是一种特殊的加权平均法,对本期观察值和本期预测值赋予不同的权重,求得下一期预测值的方法. 一次指数平滑法公式如下:  ————————-(1)  为t+1期的指数平滑趋势预测值: 为t期的指数平滑趋势预测值: 为t期实际观察值: 为权重系数,

时间序列分析--指数平滑法

参考文献: http://blog.csdn.net/u013527419/article/details/52822622?locationNum=7&fps=1 一. 基础知识: 1. 概念:时间序列是指一个数据序列,特别是由一段时间内采集的信号组成的序列,序列前面的信号表示采集的时间较早. 2. 前提假设:时间序列分析一般假设我们获得的数据在时域上具有一定的相互依赖关系,例如股票价格在t时刻很高,那么在t+1时刻价格也会比较高(跌停才10%):如果股票价格在一段时间内获得稳定的上升,那么在

【R实践】时间序列分析之ARIMA模型预测___R篇

时间序列分析之ARIMA模型预测__R篇 之前一直用SAS做ARIMA模型预测,今天尝试用了一下R,发现灵活度更高,结果输出也更直观.现在记录一下如何用R分析ARIMA模型. 1. 处理数据 1.1. 导入forecast包 forecast包是一个封装的ARIMA统计软件包,在默认情况下,R没有预装forecast包,因此需要先安装该包 > install.packages("forecast') 导入依赖包zoo,再导入forecast包 > library("zoo&

R（2）时间序列分析及应用之TSA安装（R语言）

本文原文连接: http://blog.csdn.net/freewebsys/article/details/45830613 转载请注明出处! 1,关于时间序列 时间序列分析(Time series analysis)是一种动态数据处理的统计方法.该方法基于随机过程理论和数理统计学方法,研究随机数据序列所遵从的统计规律,以用于解决实际问题. 关于R环境搭建参考我之前写的文章: http://blog.csdn.net/freewebsys/article/details/45825267 参

时间序列分析法（Time series analysis method）（百度词条）

时间序列预测法是一种历史资料延伸预测,也称历史引伸预测法.是以时间数列所能反映的社会经济现象的发展过程和规律性,进行引伸外推,预测其发展趋势的方法. 定义 根据历史统计资料,总结出电力负荷发展水平与时间先后顺序关系的需电量预测方法.有简单平均法.加权平均法和移动平均法等. 应用学科 电力(一级学科):电力系统(二级学科) 1简介 它包括一般统计分析(如自相关分析,谱分析等),统计模型的建立与推断,以及关于时间序列的最优预测.控制与滤波等内容.经典的统计分析都假定数据序列具有独立性,而时间序列分析