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来自专栏DeepHub IMBA
自回归滞后模型进行多变量时间序列预测
本文将介绍可以通过一种称为自回归分布滞后(ARDL)的方法来做到这一点。 Auto-Regressive Distributed Lag ARDL模型采用自回归。当然ARDL方法也适用于零售以外的其他领域。转换时间序列首先使用下面的脚本转换时间序列。 ARDL 的扩展多个目标变量预测，目前为止，我们都在预测单个变量（sparkling wine）。如果我们想要同时预测几个变量呢？这种方法被称为：向量自回归 (VAR) 就像在 ARDL 中一样，每个变量都是根据其滞后和其他变量的滞后建模的。当想要预测多个变量而不仅仅是一个变量时，将使用 VAR。与全局预测模型的关系值得注意的是，ARDL并不等同于全局预测模型（Global Forecasting Models）。在ARDL的前提下，每个变量的信息被添加到解释变量中。
1.5K50编辑于 2023-01-18
来自专栏DeepHub IMBA
多元时间序列特征工程的指南
自回归模型时间序列是多元的，所以可以使用ARDL(Auto-regressive distributed lags)方法来解决这个任务。我们在之前也介绍过则个方法。
1.2K10编辑于 2023-02-01
来自专栏全栈程序员必看
【Ruby】【改gem源镜像】【Win10 + Jruby-9.1.2.0 + Rails 5.1.3 + gem 2.6.4 】
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1.2K20编辑于 2022-09-06

自回归滞后模型进行多变量时间序列预测

多元时间序列特征工程的指南

【Ruby】【改gem源镜像】【Win10 + Jruby-9.1.2.0 + Rails 5.1.3 + gem 2.6.4 】

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