R - 相同结果的多个类别的预测值
R - Predict values for multiple categories of same outcome
让我们来看看,
我有数年按月在每个类别中售出的门票数据。
像这样:
Year Premium Silver Budget
Jan2016 112354 36745 456563
Feb2016 1233445 234322 4533345
Mar2016 13456544 346755 34564422
我每个月都有截至 2019 年 2 月的数据。
这是我用来分别为每个类别应用 arima 的代码。
我导入每列的计数并执行以下操作:
> count <-data.frame(mytickets$Premium)
> tickets<-ts(count, frequency = 12, start = c(2016, 1),end=c(2018,6))
> pi=auto.arima(tickets)
> summary(pi)
> q=forecast(pi,h=12)
我想预测明年每个月会售出多少张门票。
是否可以在同一个镜头中应用自动 ARIMA?
到目前为止,我一直在单独应用模型。
当您想以类似的方式计算多个事物时,您可以随时尝试 lapply
:
dt <- read.table(text ="Year Premium Silver Budget
Jan2016 112354 36745 456563
Feb2016 1233445 234322 4533345
Mar2016 13456544 346755 34564422", header = TRUE)
library(data.table)
dt <- data.table(dt)
res <- lapply(c("Premium", "Silver", "Budget"), function(x) {
count <- dt[, get(x)]
tickets <-
ts(
count,
frequency = 12,
start = c(2016, 1),
end = c(2018, 6)
)
pi = auto.arima(tickets)
forecast(pi, h = 12)
})
让我们来看看, 我有数年按月在每个类别中售出的门票数据。 像这样:
Year Premium Silver Budget
Jan2016 112354 36745 456563
Feb2016 1233445 234322 4533345
Mar2016 13456544 346755 34564422
我每个月都有截至 2019 年 2 月的数据。 这是我用来分别为每个类别应用 arima 的代码。 我导入每列的计数并执行以下操作:
> count <-data.frame(mytickets$Premium)
> tickets<-ts(count, frequency = 12, start = c(2016, 1),end=c(2018,6))
> pi=auto.arima(tickets)
> summary(pi)
> q=forecast(pi,h=12)
我想预测明年每个月会售出多少张门票。 是否可以在同一个镜头中应用自动 ARIMA? 到目前为止,我一直在单独应用模型。
当您想以类似的方式计算多个事物时,您可以随时尝试 lapply
:
dt <- read.table(text ="Year Premium Silver Budget
Jan2016 112354 36745 456563
Feb2016 1233445 234322 4533345
Mar2016 13456544 346755 34564422", header = TRUE)
library(data.table)
dt <- data.table(dt)
res <- lapply(c("Premium", "Silver", "Budget"), function(x) {
count <- dt[, get(x)]
tickets <-
ts(
count,
frequency = 12,
start = c(2016, 1),
end = c(2018, 6)
)
pi = auto.arima(tickets)
forecast(pi, h = 12)
})