如何为每小时数据创建 R 时间序列答案

【问题标题】：How to Create a R TimeSeries for Hourly data如何为每小时数据创建 R 时间序列
【发布时间】：2013-06-13 21:58:57
【问题描述】：

我有一个从 2012-05-15-0700 到 2013-05-17-1800 的事件的每小时快照。如何在此数据上创建时间序列并对其执行 HoltWinters？

我尝试了以下

EventData<-ts(Eventmatrix$X20030,start=c(2012,5,15),frequency=8000) 
HoltWinters(EventData)

但我在分解时遇到错误（ts(x[1L:wind], start = start(x), frequency = f),seasonal) ：时间序列的周期数不少于或少于 2 个

我应该从频率中输入什么值？

【问题讨论】：

Hyndman 的 post 和 answer 解释了您应该选择哪个频率。除了使用@dickoa 建议的xts，您还可以使用forecastpackage 中的msts 函数/对象，还有一个额外的好处，它允许您指定多个季节/周期。该包还包括一个函数hw，它是forecast(ets(...))的方便包装函数。

标签： r

【解决方案1】：

我认为您应该考虑使用 forecast 包中的 ets 来执行指数平滑。阅读this post 以比较HoltWinters 和ets。

require(xts)
require(forecast)

time_index <- seq(from = as.POSIXct("2012-05-15 07:00"), 
                  to = as.POSIXct("2012-05-17 18:00"), by = "hour")
set.seed(1)
value <- rnorm(n = length(time_index))

eventdata <- xts(value, order.by = time_index)
ets(eventdata)

现在如果您想了解更多关于ets 的语法，请查看该函数的帮助和Rob Hyndman 的在线书籍（Chap 7 section 6）

【讨论】：

谢谢，但假设我想使用 tf 函数创建一个 TimeSeries，对于这个每小时数据，如何进行。抱歉，我是 R 新手。
@DotDot xts 扩展了ts 类，并且每个与ts 一起使用的函数都与常规xts 对象一起使用。所以基本上，没有必要使用ts 来获取每小时数据。 zoo 或 timeSeries 包也可用于创建每小时时间序列。

【解决方案2】：

请看下面可能回答问题的帖子：

Decompose xts hourly time series

它解释了如何使用 POSIXct 对象创建 xts 对象。这个 xts 对象可以手动设置它的频率属性，然后您可能就可以使用 HoltWinters

【讨论】：

这应该是一条评论！
@PareshMayani 此海报没有足够的声誉来发表评论。 Samy，仅链接的答案不适合 Stack Overflow。您能否编辑您的答案以包含链接答案中的详细信息，以阐明如何将其用于此问题？
@josilber 是的，同意！我正要发表另一条评论，但后来失去了联系！感谢您发表有用的评论。