問題タブ [holtwinters]

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。

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。

「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)。

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

データの使用

Holt-Winters 予測関数と ggplot() を使用しようとしています。

基本的にggplotでデータを再現します。

ホルト ウィンターズが 1983 年から実際のデータに対して予測していることを示したいと思います。2つの問題は次のとおりです。

1) ggplot は ts データを理解していません。

2) HoltWinters() を使用すると、zoo (日付または xts) ではなく ts データが使用されます。カットポイントでの予測と実際のデータを表示する必要があります（通常は+ geom_line（aes（））がこれを行います）

信頼区間が可能であれば、それは素晴らしいことです。

どうもありがとう、完全に立ち往生

私のデータ: 私の時間別データには、日次と週次の 2 つの季節パターンがあります。たとえば...私のデータセットの各日は、時間に基づいてほぼ同じ形をしています。ただし、土日など特定の日にはデータが増加し、1 時間ごとの形状もわずかに異なります。

(ここで発見したように、holt-winters を使用: https://gist.github.com/andrequeiroz/5888967 )

1 シーズンあたり 24 周期を使用してアルゴリズムを実行し、7 シーズン (1 週間) を予測すると、金曜日の曲線に基づいて土曜日の曲線を推定しているため、平日は過大に予測され、週末は過少に予測されることに気付きました。金曜日の曲線と土曜日(t-1)の曲線の組み合わせではありません。24 と 7 の両方のように、データに副次的な期間を含めるにはどうすればよいでしょうか? それらは私が使用すべき別のアルゴリズムですか?

そこで、大学院プログラムへの毎日の申請数を追跡するこの時系列があります。各申請期間は 64 日間です。したがって、各期間はゼロから始まり、期間の終わりまで増加します。最後の期間は部分的なもので、現在の申請期間を表しています。

毎日、単純なモデルを実行して、たまたまアプリケーションの数を非常によく予測しています。

結果のグラフと fcast の出力を次に示します。

ご覧のとおり、特定のサイクルにおけるアプリケーションの数は、横ばいまたは増加しています。しかし、予測では、30 日目の直後に落ち込みがあります。私の人生では、何が原因なのかわかりません。何か案は？

R で HoltWinters 関数を使用して多くの時系列予測を作成しようとしています。この目的のために、for ループを使用し、内部で関数を呼び出し、予測を data.frame に保存します。

問題は、HoltWinters 関数の一部の結果でエラー、特に最適化エラーが発生することです。

このエラーにより、ループが中断されます。

したがって、必要なのは「試してみる」のようなものです。HoltWinters 関数を作成できる場合は予測を保存し、そうでない場合はエラーを保存します。

以下のコードは問題を再現します。

ここで i <- 2 問題が発生します。

必要なのは、この例では「出力」リストが次のようになっていることです。

前もって感謝します。