预测

R包预测:时间序列和线性模型的预测函数,显示和分析单变量时间序列预测的方法和工具,包括通过状态空间模型和自动ARIMA建模的指数平滑(资料来源:http://cran.r-project.org/web/packages)


zbMATH中的参考文献,1标准件)

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按年份排序(引用)
  1. Taieb,Souhaib Ben;Taylor,James W.;Hyndman,Rob J.:智能电表数据的电力需求分层概率预测(2021年)
  2. Alexanderov,Alexander;Benidis,Konstantinos;Bohlke Schneider,Michael;Flunkert,Valentin;Gasthaus,Jan;Januschowski,Tim;Maddix,Danielle C;Rangapuram,Syama;Salinas,David;Schulz,Jasper;Stella,Lorenzo;Türkmen,Ali Caner;Wang,Yuyang:Glounts:Python中的概率和神经时间序列建模(2020)
  3. Bajalinov,E.;Duleba,Sz.:基于沃尔什变换技术的季节性时间序列预测(2020年)
  4. Basellini,Ugofilippo;Kjærgaard,Søren;Camarda,Carlo Giovanni:预测队列死亡率的死亡年龄分布方法(2020年)
  5. Bildosola,Iñaki;Garechana,Gaizka;Zarrabeitia,Enara;Cilleruelo,Ernesto:战略性新兴技术特征:大数据案例(2020)
  6. Bozikas,Apostolos;Pitselis,Georgios:将交叉分类可信度纳入Lee-Carter多人口死亡率数据模型(2020年)
  7. Esam Mahdi:portes:R软件包,用于时间序列模型中的Portmanteau测试(2020)阿尔十四
  8. Izhar Asael Alonzo Matamoros,Alicia Nieto Reyes:固定过程正态性的R包(2020)阿尔十四
  9. Izhar Asael Alonzo Matamoros,Cristian Andres Cruz Torres:varstan:An R package for Bayesian analysis of structured time series models with Stan(2020年)阿尔十四
  10. 李德贵;罗宾逊,彼得M.;尚汉林:长程相关曲线时间序列(2020)
  11. 李阳;朱正元:基于卷积的全球臭氧数据时空模拟(2020)
  12. 自动回归;自动回归模型;Aaron-Lowsen,Jenther;Matthew-Lowsen;适用于同步回归模型
  13. Marina Knight,Kathryn Leeming,Guy Nason,Matthew Nunes:广义网络自回归过程和GNAR包(2020)不是zbMATH
  14. Neeraj Dhanraj Bokde;Gorm Bruun Andersen:ForecastTB-作为预测方法比较试验台的R包(2020年)阿尔十四
  15. Nystrup,Peter;Lindström,Erik;Pierson,Pierre;Madsen,Henrik:负荷预测的自相关时间层次结构(2020)
  16. 尚汉林:群结构中预测函数时间序列的动态主成分回归(2020)
  17. Shang,Han Lin;Haberman,Steven:预测群体结构中的多功能时间序列:对死亡率的应用(2020)
  18. Spiliotis,Evangelos;Assimakopoulos,Vassilios;Makridakis,Spyros:自动预测的Theta方法推广(2020年)
  19. Wickramasuriya,Shanika L.;Turlach,Berwin A.;Hyndman,Rob J.:最佳非负预测调节(2020年)
  20. Annette Möller,Jürgen Groß:异方差自回归集合后处理模型的概率温度预测(2019)阿尔十四