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我正在尝试使用指数平滑方法创建预测,但得到错误“非季节性数据”。这显然不是真的 - 请参阅下面的代码。
为什么我收到这个错误?我应该使用不同的函数(它应该能够执行简单的、双重的、阻尼趋势的、季节性的、温特斯方法)?
library(forecast)
timelen<-48 # use 48 months
dates<-seq(from=as.Date("2008/1/1"), by="month", length.out=timelen)
# create seasonal data
time<-seq(1,timelen)
season<-sin(2*pi*time/12)
constant<-40
noise<-rnorm(timelen,mean=0,sd=0.1)
trend<-time*0.01
values<-constant+season+trend+noise
# create time series object
timeseries<-as.ts(x=values,start=min(dates),end=max(dates),frequency=1)
plot(timeseries)
# forecast MAM
ets<-ets(timeseries,model="MAM") # ANN works, why MAM not?
ets.forecast<-forecast(ets,h=24,level=0.9)
plot(ets.forecast)
最佳答案
您应该使用 ts
只是从数字向量创建时间序列。有关更多详细信息,请参阅帮助文件。
您的开始和结束值未正确指定。
并且将频率设置为 1 不是有效的季节性,它与根本没有季节性相同。
尝试:
timeseries <- ts(data=values, frequency=12)
ets <- ets(timeseries, model="MAM")
print(ets)
#### ETS(M,A,M)
#### Call:
#### ets(y = timeseries, model = "MAM")
#### ...
N
意味着没有季节性,因此即使使用非季节性时间序列也可以计算模型。
关于r - ets:ets(时间序列,模型 = "MAM")中的错误:非季节性数据,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/38832589/
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我是一名优秀的程序员,十分优秀!