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初期化（追加）については、Rob Hyndmanによるこのチュートリアルに従っています。

初期値を計算する手順は次のように指定されます。 ここに画像の説明を入力

Rob Hydman の無料のオンライン テキスト ブックで提供されているデータ セットを使用して、上記の手順を手動で (ペン/紙を使用して) 実行しています。最初の 2 つのステップの後に得た値は次のとおりです。 ここに画像の説明を入力

「R」で同じデータセットを使用しましたが、R の季節的な出力値は大幅に異なります (下のスクリーンショット)。 ここに画像の説明を入力

私が間違っているのかわかりません。どんな助けでも大歓迎です。

私が今観察したもう 1 つの興味深い点は、(l(t))教科書の初期レベルは です33.8が、R出力では : です。これは48.24、手動で計算中に何かが欠けていることを証明しています。

編集：

これが私が移動平均をスムーズに計算する方法です（このリンクのセクション2で使用されている式に基づいています。）

計算後、トレンドを除去しました。元の値 - 平滑化された値 を意味します。

次に、季節値: どちらが

S1 =Average of Q1
S2 = Average of Q2
...

ここに画像の説明を入力

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移動平均の最初の 2 つの値が正しくありません。最初の観測の前の値はゼロであると仮定しました。それらはゼロではなく、欠落しています。これはまったく異なります。このため、最初の 2 つの観測値の移動平均を計算することはできません。

fpp移動平均の 3 番目以降の値は、R のパッケージで提供されているデータを使用する代わりに、データを小数点以下第 1 位に四捨五入しているため、ほぼ正確です。

この手順に従って取得された値は、 内の最適化で初期値として使用されますets()。したがって、からの出力ets()には初期値は含まれませんが、最適化された値が含まれます。本の表は、最適化された値を示しています。簡単な手順で再現することはできません。

ただし、HoltWinters初期値の最適化は行わないため、 によって提供されるものを再現できます。を使用するHoltWintersと、初期の季節値は次のように与えられます。

> HoltWinters(y)$fitted[1:4,]
         xhat    level    trend    season
[1,] 43.73934 33.21330 1.207739  9.318302
[2,] 28.25863 35.65614 1.376490 -8.774002
[3,] 36.86581 37.57569 1.450688 -2.160566
[4,] 41.87604 38.83521 1.424568  1.616267

( の出力は、初期状態ではなく最終coefficients状態を示します。)

最後の列の季節指数は、次のように計算できます。

       y   MAsmooth  detrend detrend.adj
 41.72746       NA        NA          NA
 24.04185       NA        NA          NA
 32.32810 34.41724 -2.089139   -2.160566
 37.32871 35.64101  1.687695    1.616267
 46.21315 36.82342  9.389730    9.318302
 29.34633 38.04890 -8.702575   -8.774002
 36.48291       NA        NA          NA
 42.97772       NA        NA          NA

最後の列は、調整されたトレンド除去データです (したがって、ゼロに加算されます)。

于 2014-03-19T11:40:30.143 に答える