原文链接： https://tecdat.cn/?p=37338原文出处：拓端数据部落公众号分析师：JixinZhong  本文将通过视频讲解，展示如何用滚动回归预测，并结合一个R语言多元时间序列滚动预测：ARIMA、回归、ARIMAX模型分析实例的代码数据，为读者提供一套完整的实践数据分析流程。滚动回归估计是于一

全文下载链接：http://tecdat.cn/?p=22511最近我们被客户要求撰写关于ARIMAX的研究报告，包括一些图形和统计输出。标准的ARIMA（移动平均自回归模型）模型允许只根据预测变量的过去值进行预测。该模型假定一个变量的未来的值线性地取决于其过去的值，以及过去（随机）影响的值。ARIMAX模型

全文链接：https://tecdat.cn/?p=33838原文出处：拓端数据部落公众号传统时间序列模型允许包含过去观察到的系列信息，但不允许客户包含其他可能相关的信息。例如，假期的影响、竞争对手的活动、法律变化、整体经济或其他外部变量可能解释了某些历史变动，并且可能导致更准确的预测。另一

全文下载链接：http://tecdat.cn/?p=22511最近我们被客户要求撰写关于ARIMAX的研究报告，包括一些图形和统计输出。标准的ARIMA（移动平均自回归模型）模型允许只根据预测变量的过去值进行预测。该模型假定一个变量的未来的值线性地取决于其过去的值，以及过去（随机）影响的值。ARIMAX模型

全文下载链接：http://tecdat.cn/?p=22511最近我们被客户要求撰写关于ARIMAX的研究报告，包括一些图形和统计输出。标准的ARIMA（移动平均自回归模型）模型允许只根据预测变量的过去值进行预测。该模型假定一个变量的未来的值线性地取决于其过去的值，以及过去（随机）影响的值。ARIMAX模型

全文链接：http://tecdat.cn/?p=32773原文出处：拓端数据部落公众号分析师：FeierLiARIMA是可以拟合时间序列数据的模型，根据自身的过去值(即自身的滞后和滞后的预测误差)“解释”给定的时间序列，因此可以使用方程式预测未来价值。任何具有模式且不是随机白噪声的“非季节性"时间序列

原文链接：http://tecdat.cn/?p=22849最近我们被客户要求撰写关于多元时间序列滚动预测的研究报告，包括一些图形和统计输出。当需要为数据选择最合适的预测模型或方法时，预测者通常将可用的样本分成两部分：内样本（又称"训练集"）和保留样本（或外样本，或"测试集"）。然后，在样本中估计模型，并

全文链接：http://tecdat.cn/?p=22521最近我们被客户要求撰写关于ARIMAX的研究报告，包括一些图形和统计输出。在大数据的趋势下，我们经常需要做预测性分析来帮助我们做决定。其中一个重要的事情是根据我们过去和现在的数据来预测未来。这种方法我们通常被称为预测许多情况下都需要预测

全文链接：http://tecdat.cn/?p=22521最近我们被客户要求撰写关于ARIMAX的研究报告，包括一些图形和统计输出。在大数据的趋势下，我们经常需要做预测性分析来帮助我们做决定。

全文下载链接：http://tecdat.cn/?p=22511最近我们被客户要求撰写关于ARIMAX的研究报告，包括一些图形和统计输出。标准的ARIMA（移动平均自回归模型）模型允许只根据预测变量的

全文链接：http://tecdat.cn/?p=22521最近我们被客户要求撰写关于ARIMAX的研究报告，包括一些图形和统计输出。在大数据的趋势下，我们经常需要做预测性分析来帮助我们做决定。

全文下载链接：http://tecdat.cn/?p=22511标准的ARIMA（移动平均自回归模型）模型允许只根据预测变量的过去值进行预测。该模型假定一个变量的未来的值线性地取决于其过去的值，

当ARIMA模型包括其它​​时间序列​​作为输入变量时,被称为传递函数模型(transferfunctionmodel)、多变量时间序列模型(multivariatetimeseriesmodel)、ARIMAX模型或B

本文在相对简单的​​数据集​​上探索不同的时间序列技术。给定5年的商店商品销售数据，并要求您预测10家不同商店的50种不同商品在3个月内的销售额。处理季节性的最