r - 日次時系列データをもとに予測を行う

Question

重複の可能性:
時系列データの予測

私は毎日のデータを持っており、データに基づいて予測を実行したいと考えています:

Date        Used
11/1/2011   587
11/2/2011   578
11/3/2011   600
11/4/2011   599
11/5/2011   678
11/6/2011   555
11/7/2011   650
11/8/2011   700
11/9/2011   600
11/10/2011  550
11/11/2011  600
11/12/2011  610
11/13/2011  590
11/14/2011  595
11/15/2011  601
11/16/2011  700
11/17/2011  650
11/18/2011  620
11/19/2011  645
11/20/2011  650
11/21/2011  639
11/22/2011  620
11/23/2011  600
11/24/2011  550
11/25/2011  600
11/26/2011  610
11/27/2011  590
11/28/2011  595
11/29/2011  601
11/30/2011  700
12/1/2011   650
12/2/2011   620
12/3/2011   645
12/4/2011   650
12/5/2011   639
12/6/2011   620
12/7/2011   600
12/8/2011   550
12/9/2011   600
12/10/2011  610
12/11/2011  590
12/12/2011  595
12/13/2011  601
12/14/2011  700
12/15/2011  650
12/16/2011  620
12/17/2011  645
12/18/2011  650
12/19/2011  639
12/20/2011  620
12/21/2011  600
12/22/2011  550
12/23/2011  600
12/24/2011  610
12/25/2011  590
12/26/2011  750
12/27/2011  750
12/28/2011  666
12/29/2011  678
12/30/2011  800
12/31/2011  750

これについて何か助けていただければ幸いです。時系列データを扱っており、履歴データに基づいて予測を作成できる必要があります。

1. 最初に、それを xts に変換しようとしました:

   x.xts<-xts(x$Used, x$Date)

2. x.xts を通常の時系列に変換:

   x.ts<-as.ts(x.xts)

3. 値を ets に入れます。

   x.ets <- ets(x.ts)

4. 10 期間の予測を実行:

   x.fore<-forecast(x.etc, h=10)

5. x.foreこれは：

   Point Forecast Lo 80 Hi 80 Lo 95 Hi 95 87 932.9199 831.7766 1034.063 778.2346 1087.605 88 932.9199 818.1745 1047.665 757.4319 1108.408 89 932.9199 805.9985 1059.841 738.8103 1127.029 90 932.9199 794.8706 1070.969 721.7918 1144.048 91 932.9199 784.5550 1081.285 706.0153 1159.824 92 932.9199 774.8922 1090.948 691.2375 1174.602 93 932.9199 765.7692 1100.071 677.2849 1188.555 94 932.9199 757.1017 1108.738 664.0292 1201.811 95 932.9199 748.8254 1117.014 651.3717 1214.468 96 932.9199 740.8897 1124.950 639.2351 1226.605

6. をプロットしようとするとx.fore、グラフが表示されますが、x 軸には日付ではなく数値が表示されます。

7. 私がやっている手順は正しいですか？日付を表示するように xaxis を変更するにはどうすればよいですか? ご意見ありがとうございます。