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パネル データに対して HoltWinters プロシージャを実行して、企業のリストの売上予測を作成しようとしています。私のデータ フレームには、「Company」、「Year」、および「Sales」フィールドがあります。このデータ フレームに、HoltWinters を使用して取得した適合売上を示す列を追加することに関心があります。

1 つの会社の場合、HoltWinters を実行するだけなので、演習は簡単です。企業間でループすることで、このアプローチを自分の状況に拡張できますが、ループを回避するソリューションを探しています。

何かご意見は？

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1 に答える 1

1

のヘルプファイルを読むと、HoltWintersベクトル化できないようで、ループを回避できないと思います。私ができる最善のことは、あなたのループをきれいにすることですlapply（小さなスピードゲインもあるかもしれません）。個人を個別の時系列 (または時系列の和集合) として持っていると仮定します。

set.seed(0)
a <- ts(rnorm(10), start=c(2001, 5), freq=12)
b <- ts(rnorm(10), start=c(2001, 5), freq=12)
c <- ts(rnorm(10), start=c(2001, 5), freq=12)
d <- ts(rnorm(10), start=c(2001, 5), freq=12)
e <- ts(rnorm(10), start=c(2001, 5), freq=12)
f <- ts(rnorm(10), start=c(2001, 5), freq=12)
individual.one <- ts.union(a, b, c)
individual.two <- ts.union(d, e, f)
panel <- list(individual.one, individual.two)

ans <- lapply(panel, HoltWinters)

収量:

> ans
Holt-Winters exponential smoothing with trend and additive seasonal component.

Call:
 FUN(x = X[[1L]])

Smoothing parameters:
 alpha:  0
 beta :  0
 gamma:  0

Coefficients:
            [,1]
a   -0.504984544
b   -0.035336155
s1  -1.085615710
s2  -0.352859142
s3   0.002437573
s4   2.550897907
s5   0.986769568
s6  -0.596066930
s7  -1.028559659
s8  -0.187923905
s9  -0.149289171
s10 -0.168011617
s11  0.606452449
s12 -0.578231362

[[2]]
Holt-Winters exponential smoothing with trend and additive seasonal component.

Call:
 FUN(x = X[[2L]])

Smoothing parameters:
 alpha:  0
 beta :  0
 gamma:  0

Coefficients:
           [,1]
a   -0.39575955
b   -0.04035375
s1   0.75505039
s2  -0.64553006
s3   1.06488778
s4  -0.40487180
s5   1.74515472
s6   0.64324387
s7  -0.36380752
s8  -0.74481981
s9  -1.04726447
s10 -0.90172103
s11 -1.42433355
s12  1.32401148

どこ：

> panel
[[1]]
                    a          b           c
May 2001  1.262954285  0.7635935 -0.22426789
Jun 2001 -0.326233361 -0.7990092  0.37739565
Jul 2001  1.329799263 -1.1476570  0.13333636
Aug 2001  1.272429321 -0.2894616  0.80418951
Sep 2001  0.414641434 -0.2992151 -0.05710677
Oct 2001 -1.539950042 -0.4115108  0.50360797
Nov 2001 -0.928567035  0.2522234  1.08576936
Dec 2001 -0.294720447 -0.8919211 -0.69095384
Jan 2002 -0.005767173  0.4356833 -1.28459935
Feb 2002  2.404653389 -1.2375384  0.04672617

[[2]]
                  d          e           f
May 2001 -0.2357066  1.7579031  0.26613736
Jun 2001 -0.5428883  0.5607461 -0.37670272
Jul 2001 -0.4333103 -0.4527840  2.44136463
Aug 2001 -0.6494716 -0.8320433 -0.79533912
Sep 2001  0.7267507 -1.1665705 -0.05487747
Oct 2001  1.1519118 -1.0655906  0.25014132
Nov 2001  0.9921604 -1.5637821  0.61824329
Dec 2001 -0.4295131  1.1565370 -0.17262350
Jan 2002  1.2383041  0.8320471 -2.22390027
Feb 2002 -0.2793463 -0.2273287 -1.26361438
于 2010-08-03T19:44:43.857 に答える