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r - 使用 R forecast 包预测时间序列

转载 作者:行者123 更新时间:2023-12-02 04:56:10 24 4
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我是 R 编程的新手,但我一直在阅读您的博客和帖子,以便了解最新的预测包。然而,我一直在努力应对季节性的影响。

以最简单的信号为例:

train <- ts(sin((2*pi)*seq(from=0, to=10, by=0.01)))

如果我只是尝试用蛮力预测这个信号,我会得到不相关的结果:

plot(forecast(train,h=20))

但是,如果我手动将季节性检测为 100,并执行以下操作:

train <- ts(sin((2*pi)*seq(from=0, to=10, by=0.01)),frequency=100)
plot(forecast(train))

我得到了出色的预测结果。

老实说,我对这些结果感到非常困惑,这显然发生在更复杂的信号上。

最佳答案

如果我没记错的话,当您创建时间序列对象时,您必须指定它的频率。这样,预测方法将能够检测季节性模式。还有一些其他方法可以检测季节性,例如尝试使用 auto arima 函数并检查它是否选择了季节性模型。当然,除了视觉探索。

关于r - 使用 R forecast 包预测时间序列,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/22128131/

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