問題タブ [holtwinters]

この Excel ファイル (左端の画像を参照) には 2 つの列があります。列 A には 2005 年 1 月から 2014 年 12 月までの期間の値があり、列 B には AA15 の重み値が含まれています。AA15 列の Holt Winters 予測 (次の 24 か月) を行い、予測値と Excel シートのプロットを含む出力として Excel ファイルを作成します (中央の画像を参照)。

R コードにより、ユーザーは Holt Winters 予測を行うための入力データを含む .csv Excel ファイルを選択できます。

AA15 Holt Winter 予測で機能する R コード:

ここで、同じコードを適用し、ループ内のすべての関数を呼び出して、AA15、AA16、AA17 などの重み値を持つ入力ファイル (右端の画像を参照) のさまざまな列の Holt Winter 予測を計算できるようにします。上記のような同じ出力を、各列の値に対応する個別の Excel シート (AA15、AA16 など) に生成します。これは、作業ディレクトリに作成された同じ Excel ワークブックで、ggplotFORECASTAA15、ggplotFORECASTAA16、ggplotFORECASTAA17 などになります。

また、Holt Winter Forecast の出力 Excel シートでは、次の 24 か月の予測値を印刷できましたが、日付を印刷できませんでした (2015 年 1 月 - 2016 年 12 月)。日付を取得する方法を教えてください。出力ファイルで。

R でループを作成する際の助けをいただければ幸いです。ありがとうございました。

次を使用してcsvファイルをデータフレームに読み込みます。

データ フレームは次のようになります。

作成した HWplot という関数を実行して、入力データを予測し、予測を実行し、予測のプロットを出力しようとしています。

パッケージggplot2、tseries、forecastを使用しました。

私が直面している問題は、HWplot 関数をデータの個別の列 (予測 X410、X430、X431 など) に適用するために、このデータ フレームを分割できないことです。列内の X### コードの数が異なるデータ フレームを使用するため、R スクリプトに動的な数の列も組み込む必要があります。

最後のゲームは、データ フレームのさまざまな列からこれらの予測を実行し、列の名前を各シート名として使用して、予測とグラフを Excel ワークブックに出力することです。

補足: HWplot 関数は、メトリックの列が 1 つしかないデータ フレームがある場合に機能しますが、メトリックの複数の列では機能しません。

関数の適用ファミリーで試したすべてが機能せず、分割機能も機能しません。

これが理にかなっていることを願っています-誰かが明確にする必要がある場合は、私に知らせてください.

Rob Hyndman のバッチ予測アプローチを使用して、dataframe. 私のコードは次のとおりです。

通常のforecast関数を使用すると問題なく動作しますが、エラーが発生し続けます

[zip[,i] のエラー: 次元数が正しくありません]

HoltWintersここで構築したこのループを使用して、この予測を実行するにはどうすればよいですか?

季節 (7 日間隔) の時系列、30 日間の毎日のデータがあります。合理的な予測のための最良のアプローチは何ですか? 時系列にはアプリでの注文が含まれており、1 週間の季節性 (週の初めに低い売上) を示しています。次のコードでホルト ウィンターズ アプローチを試します。

しかし、次のようなエラーが表示されます: Error in decompose(ts(x[1L:wind], start = start(x), frequency = f),seasonal) : 時系列に 2 つの期間がないか、2 つ未満の期間がある

何を指示してるんですか？

編集：ここにデータ

Holt Winters 指数平滑法を学習しようとしています。アルゴリズムでは、予測中に 3 つの指標 (レベル、傾向、季節性) が関係します。

私の質問:

どんな助けでも大歓迎です。

この動画から始めました。しかし、私の上記の質問は明確になりませんでした。 https://www.youtube.com/watch?v=VLlGO_fCdX0

現在、次の問題に取り組んでいます。このデータ セットを使用して、Data Smart Forecasting の例を実行しています。

このコードを使用して、本に書かれているとおり、Holt-Winters Forecast を生成します。ここで、35 の以前の観測を使用するだけで、月 #36 (値 = 304) を予測できると思っていました。

これは、傾向と季節性を伴う予測ではなく、単純な一定レベルの予測を生成します。

そのような時系列を切り取るという直感があります

予測の誤りにつながります。しかし、どうすればこの問題を克服できますか?

また、時系列に 24 の要素が含まれるように、最初の 11 の観測をカットしようとしました

したがって、これも役に立ちません。

すべてのヒントと提案は高く評価されています。

時系列が 30 日と時間に分割されているため、720 の値 (24h*30) になります。

ご覧のとおり、毎週土曜日と日曜日は、時系列で最も低い値を持っています。（金曜日から始まります）。

時系列を「電車」で3週、テストで1週、4週で分けました。最初の 3 週間に HoltWinters 法を適用し、次に 4 週間目に予測を行い、観測値とシミュレート値を比較しました。

青線がシミュレーション値、赤線が観測値 の比較です。

問題は、時系列が土曜日と日曜日に最低値を取得したときに、シミュレートされた値が赤い線に従わないのはなぜですか? 精度を高め、予測を観測に近づける方法はありますか?

アップデート：

R の Holt-Winters グラフの x 軸として日付をプロットしようとしています。ほとんどのプロットでxaxt="n"and thenを使用することを認識しています。axis()次のコードは、通常のプロットで機能します。

軸機能が正常に動作していることがわかります。ただし、このアプローチは Holt-Winters プロットでは機能しません。これは私が今持っているコードです:

このコードを使用すると、軸は Holt-Winters プロットに追加されず、結果は x 軸のない Holt-Winters フィルタリング プロットのみを示します。

X 軸が日付を示すように Holt-Winters グラフをフォーマットするにはどうすればよいですか?

サンプルデータは次のとおりです。