Блог

Главная - Вопросы по программированию - Преобразование данных для анализа временных рядов с помощью ets()

Преобразование данных для анализа временных рядов с помощью ets()

#r #time-series

#r #временные ряды

Вопрос:

У меня есть CSV-файл со следующими данными:

 Year    1000 Barrels/Day
1/15/2000   239
2/15/2000   267
3/15/2000   162
4/15/2000   264
5/15/2000   170
6/15/2000   210
7/15/2000   264
8/15/2000   405
9/15/2000   352
10/15/2000  337

Я запустил следующий код для его преобразования в формат временных рядов для обработки.

 library(xts)
library(forecast)
df<- read.csv("US-OIL.csv")
stocks <- xts(df[,-1], order.by=as.Date(df[,1], "%m/%d/%Y"))
ets(stocks)

Но когда я запускаю последнюю строку, я получаю результат с моделью ETS (A, N, N).
Я не уверен, почему это происходит, потому что, когда я запускаю ets() с предварительно загруженным набором elecequip library(fpp) данных, я получаю вывод с ETS(M,Ad,M)
Не уверен, почему это несоответствие. Пожалуйста, предоставьте свои комментарии по этому вопросу.

Ответ №1:

Вы позволяете ets автоматически выбирать модель на основе AIC, AICcm или BIC. Данные отличаются для набора данных elecquip, поэтому модель также отличается.

См. Слайд 24:

http://robjhyndman.com/talks/RevolutionR/6-ETS.pdf

Комментарии:

1. Значит ли это, что в моем наборе данных нет сезонной тенденции?? Можете ли вы порекомендовать альтернативу ets() , которую можно использовать для прогнозирования следующих 5 периодов на основе этих данных.??? Спасибо

2. Я рекомендую вам прочитать эту потрясающую книгу автора пакета forecast: otexts.org/fpp . Я думаю, вам нужно больше данных для составления прогноза, поскольку у вас даже нет полного года, я не знаю, как вы можете рассчитывать оценить сезонность ( robjhyndman.com/hyndsight/short-time-series ). Я бы предсказал среднее значение (267) для следующих 5 периодов.

3. Приведенный выше пример данных, которые я прикрепил. Фактические данные состоят из 172 строк (с 2000 по 2014 год). Также, когда я пытаюсь запустить HoltWinters(stocks) , я получаю следующую ошибку Error in decompose(ts(x[1L:wind], start = start(x), frequency = f), seasonal) : time series has no or less than 2 periods . Есть комментарии??

4. приведите воспроизводимый пример. Также примите этот ответ как правильный и откройте новый вопрос.

5. Но это не решение?? Я открою новый вопрос для другой части. Но вы предположили, что у меня нет данных за год, и я делаю. Итак, остается вопрос: почему модель простая?? Вы хотите, чтобы я предоставил дамп данных