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整合移動平均自回歸模型 (ARIMA) 演算法
整合移動自回歸模型 (ARIMAPackage 'forecast'
綜合 R 檔案網絡(CRAN)。
ARIMA 的運作方式
ARIMA 演算法特別適用於可對應到固定時間序列的資料集。固定的時間序列的統計屬性,例如自回歸模型,與時間無關。資料集的固定時間序列通常由信號和雜訊組成。信號有可能呈現正弦振盪模式或具有季節性成分。ARIMA 的作用類似於過濾器,可將信號與雜訊分離,然後推導未來的信號以進行預測。
ARIMA 的超參數和調校
有關 ARIMA 超參數和調整的信息,請參閲Arima
函數文檔中的軟件包「預測」
Amazon Forecast 轉換DataFrequency
參數中指定的CreateDataset操作添加到frequency
R 的參數ts
DataFrequency (字串) | R ts frequency (整數) |
---|---|
是 | 1 |
M | 12 |
W | 52 |
D | 7 |
H | 24 |
30min | 2 |
15min | 4 |
10min | 6 |
5min | 12 |
1min | 60 |
對於小於 24 或短時間序列的頻率,超參數使用auto.arima
函數Package 'forecast'
的CRAN
不在資料表中的支援資料頻率預設為 1 的 ts
頻率。