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私はRプログラミングにまったく慣れていませんが、自分の問題について何も見つけることができません...

高解像度データ (30 分ごとのデータ) から予測パッケージを使用して、R でいくつかの予測を行いたいと考えています。予測をオンラインで機能させたいと思います。そのため、毎回フィットを計算することはあまり役に立たないと思います。

したがって、既に適合したモデルをモデルに渡し、それを新しいデータに使用する方法が好きです。

fcast2 <- forecast ( Arima ( x = extendedSeries , model = oldArimaModel ), h = horizon )

しかし、実際には HoltWinters モデルでは機能しません... (または lm の意味に関しては問題ない lm -モデル)

fcastArima <- forecast(Arima(x= extendedseries , model=oldArimaFit),h=horizon)
fcastHoltWinters <- forecast(update(oldHWfit, x=extendedSereies), h=horizon)

とにかく、私はコードをシンプルに保ちたいと思っており、既に適合した ts モデルを更新されたデータ セットに適用するためのより一般的な方法を探しています。

誰もこれを行う方法を知っていますか?

乾杯

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HoltWinters()非常に限定された機能です。このets()関数は、同じモデルに適合し、より適切な推定を行い、より広い範囲の同様のモデルに適合します。で行っているのと同じ方法で、新しいデータに再適合させることもできますArima()。

于 2012-09-29T13:31:53.180 に答える