使用预测包在 R 中进行预测

Question

我正在尝试使用 Hyndman and Athana­sopou­los's Forecasting Principles and Practice 进行预测，但在尝试使用自己的数据进行预测时遇到了一些烦人的问题（使用 forecast 包）。

我的问题是：

1. meanf 生成的预测具有索引 1 而不是样本的结尾，因此绘图变得有点混乱（因此下面代码中的 x、y 内容）。在他们的教科书中，H&A 似乎没有发生这种情况……

2. 使用 snaive 和 zoo 生成的预测，当我实际上将日期作为日期（而不是数字）时，似乎遇到了一些问题，因为一旦通过预测 (bikefit3)，数据就有了六个 NA 后跟一个每周条目，而不是一周中的每一天一个条目。

3. 大多数次要 - 鉴于我在这里预测样本外，当我点击摘要时，我得到特定“训练样本”的预测错误。有没有办法确定这个时期是什么？我试图手动找出，但数字看起来很奇怪。

我的 R 代码（应该可以重现，因为我从 Dropbox 加载数据）是：

no_f <- 21
bike <-repmis::source_DropboxData("bike_hires.csv","8s4bpjft6zrt4jz",sep = ",",header = TRUE)
bike$date <- as.Date(bike$Day,format="%d/%m/%Y")
dat.xts <- xts(bike$Number.of.Bicycle.Hires,order.by=bike$date)
bike.z <- zoo(dat.xts,order.by=index(dat.xts),frequency=7)
bikefit1 <- meanf(bike.z,h=no_f)
bikefit2 <- naive(bike.z, h=no_f)
bikefit3 <- snaive(bike.z, h=no_f)
x <- bikefit1$mean
y <- seq(1251/7,(1251+no_f-1)/7,1/7)

plot(bike.z[1100:1251],xlim=range(1100/7,(1251+no_f-1)/7),ylim=range(bike.z[1100:1251]),type="l",col=1,main="Forecasts for daily bike hires",xlab="",ylab="")
par(new=T)

plot(y,x,xlim=range(1100/7,(1251+no_f-1)/7),ylim=range(bike.z[1100:1251]),type="l",col=4,xaxt="n",yaxt="n",xlab="",ylab="")
lines(bikefit2$mean,col=2)
lines(bikefit3$mean,col=3)
mtext("Day",side=1,line=3,font=2)
mtext("Number of Bike Hires",side=2,line=3,font=2)
legend("topright",lty=1,col=c(4,2,3), legend=c("Mean method","Naive method","Seasonal naive method"))

提前感谢您为我提供的任何帮助！

Answer 1

预测包中的meanf、naive 和snaive 函数旨在与ts 对象一起使用。您正在使用 zoo 对象。这些功能可能有效，但可能无效。在调用函数之前将您的数据转换为 ts 对象。

训练数据包含您在调用函数时使用的所有数据。