Auto.Arima 循环和预测答案

【问题标题】：Auto.Arima Loop and ForecastAuto.Arima 循环和预测
【发布时间】：2015-08-14 01:48:07
【问题描述】：

所有，我有一个看似基本的问题，但我很挣扎。我正在尝试在两组数据中使用 Auto.Arima 函数。有两个标签：

GO.DIBTWS003_BATT_VOLT and GO.MIPLES004_BATT_AVE

数据是：

                          tag                time value
1  GO.DIBTWS003_BATT_VOLT 2015-08-05 04:00:00  8.51
2  GO.DIBTWS003_BATT_VOLT 2015-08-05 08:00:00  8.51
3  GO.DIBTWS003_BATT_VOLT 2015-08-05 08:15:00  8.46
4  GO.DIBTWS003_BATT_VOLT 2015-08-05 08:30:00  8.51
5   GO.MIPLES004_BATT_AVE 2015-08-05 07:00:00  7.70
6   GO.MIPLES004_BATT_AVE 2015-08-05 08:30:00  7.70
7   GO.MIPLES004_BATT_AVE 2015-08-05 08:45:00  7.59
8   GO.MIPLES004_BATT_AVE 2015-08-05 09:00:00  7.66
9   GO.MIPLES004_BATT_AVE 2015-08-05 09:15:00  7.72
10  GO.MIPLES004_BATT_AVE 2015-08-05 09:30:00  7.72
11  GO.MIPLES004_BATT_AVE 2015-08-05 09:45:00  7.73

我想运行一个脚本来为每个模型找到最佳的 Arima 模型，然后绘制它们的预测图。打破这两个数据集、运行 auto.arima 和预测的最佳方法是什么？

【问题讨论】：

注意到我在这里被否决了。如果有不清楚的地方，请告诉我，以便我帮助澄清问题。

标签： r

【解决方案1】：

鉴于没有足够的信息来推断您的预测意图的详细信息，并且假设您了解 arima，我将提供一个示例代码，您可能必须适应您的数据和需求：

library(dplyr)
preds <-  data %>%    
           group_by(tag) %>%   
           do( {
                xt <- ts( .[,3], frequency=12)
                fit <-     arima(xt ,
                                 order= c(3,0,0),  
                                 method="ML"
                                )
                pred <- forecast(fit, h=12)
                data.frame(.,pred)
              })

您实际上在做的是使用 dplyr 的链接运算符 %>% 链接操作。您可以参考 Stackoverflow 线程：Accessing grouped data in dplyr 以更好地理解 do() 函数的工作原理，但本质上，您将每个数据子集传递给 do() 函数。 do 函数将数据转换为时间序列对象（您必须根据需要定义频率），拟合 arima 模型（如果需要，您可以将 auto.arima() 放在这里），然后预测（再次适应您的需要），最后返回预测。玩玩以获得更好的理解。

【讨论】：