HoltWinters를 사용하여 일일 데이터 예측하기

Question

우선 article과 this을 이미 참조했지만 작동하지 못했습니다.

나는 28-03-2015부터 27-02-2017까지 매일 데이터를 가지고 있습니다. 내 TS object은 다음과 같습니다

bvg11_prod_ts <- ts(bvg11_data$MA_PROD, freq=7, start=c(2015, 3), end=c(2017, 02)) 
autoplot(bvg11_prod_ts) 

:

autoplot(bvg11_prod_ts) 

이 나는 ​​또한에 의해 매일 TS 객체를 생성 시도 :

bvg11_prod_ts <- ts(bvg11_data$MA_PROD, freq=365, start=c(2015, 87), end=c(2017, 58)) 

아래 그래프는 매일 값을 보여줍니다

이 pl이됩니다. ot :

두 그래프가 완전히 다른 것을 볼 수 있지만 첫 번째 그래프는 더 정확합니다!

Error in decompose(ts(x[1L:wind], start = start(x), frequency = f), seasonal) : time series has no or less than 2 periods 

어떤 문제가 :

는 지금은 bvg11_prodsTSHoltWinter <- HoltWinters(bvg11_prod_ts)이주는 오류를 사용하려고하면?

Answer 1

오류 메시지는 매우 명확합니다. 빈도가 365이면 2 * 365 = 730 데이터 포인트 이상이 필요합니다.

x_err = ts(runif(729), freq = 365) 
# this gives an error 
fit = HoltWinters(x_err) 

# this will work 
x = ts(runif(730), freq = 365) 
fit = HoltWinters(x)