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时间序列趋势
我有一个超过10年的时间序列，没有季节性变化（每年只有一个值），我试图发现一个趋势 . 我真的不明白该怎么做 . 我读到在这种情况下使用移动平均线 到目前为止我做了什么： CharFS <- read.csv("./DataInvestigation/TEST.csv", header=TRUE, sep=";") ma.1 <- rep(1/5... -
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如何在应用两个或更多修改系数的时段上拆分单个didgit？
例如，我知道我们在 previous month 中出售了 5000 件 . 我知道那个月分成几周，每个月我们 sell on 20% more than in previous month . 这是多年来的某种 global trend . 所以我可以通过使用这个方案每周知道确切的销售量：月分为4周，我们在那个月卖了5000件东西 . 第一周我们卖100％，第二个是105，第三个是110，最... -
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如何在R中使用STL分解趋势和季节性？
我每周有3年的数据 . 现在我的目标是使用STL功能消除系列中的趋势和季节性效果 . 我可以使用stats包中的分解函数来分解时间序列组件 . 但我得到趋势和随机效应的第一个和最后52个值的NA值 . 在我的样本数据集中，存在完美的季节性，并且均值和变量随时间而变化 . 所以，我想 Build 乘法模型 . 在这里，我在stats包中使用了stl函数来分解趋势和季节性 . 我知道stl函数可以处理... -
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具有国家特定趋势的固定效应的面板回归（R：plm）
我正在使用R中的plm-package处理面板数据 . 除了国家和年份固定效应之外，我还需要包含线性国家特定时间趋势 . 我目前的代码是： result <- plm (lngdpwdilocal ~ lndn + trends, data = global_total_dn_uncal, index = c("isonv10","year"), m... -
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Xgboost时间序列模型不捕捉趋势
我正在 Build 一个流失预测模型，使用的功能包括1年 Value 滞后，假期，移动平均线，日/天比率，从statsmodels中提取的季节性因素等 . 显然不是一个附加系列，每年假期流失的幅度更大比往年更多 . 我的XGB模型可以非常准确地预测每日流失，但它在假日时会失败（与峰值相比，预测的沟壑稍微好一些）： 在我看来，该模型无法捕捉该系列的指数性质 . 这是目前的样子 . 有没有办法通过使用... -
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使用dplyr计算95％-CI的长度
上次我询问如何计算每个测量时间（周）的平均分数，对于多个受访者重复测量的变量（procras） . 所以我的（简化）长格式数据集看起来像下面的例子（这里有两个学生，5个时间点，没有分组变量）： studentID week procras 1 0 1.4 1 6 1.2 1 16 1.6 1 ...