在 Holtwinter 中找到平均绝对偏差答案

【问题标题】：Finding Mean Absolute Deviation in Holtwinter在 Holtwinter 中找到平均绝对偏差
【发布时间】：2016-05-06 09:53:21
【问题描述】：

假设我们的数据集如下所示；

demand <- ts(BJsales, start = c(2000, 1), frequency = 12)
plot(demand)

现在我将时间序列对象传递给 HoltWinter 并绘制拟合数据。

hw <- HoltWinters(demand)
plot(hw)

我想区分需求和拟合数据以找到平均绝对偏差 (MAD)。我接受了hw$x的需求我适应了hw$fit

accu_Holt_data <- as.data.frame(hw$x)
 fore_holt <- as.data.frame(hw$fit)
differnce <- accu_Holt_data - fore_holt

行长不同，差别不大

【问题讨论】：

hw$fit 是一个多列数据框，如果您查看 hw$fit 的日期索引，您会发现它与 hw$x 不同。但是，您可以这样做 cbind(hw$fit[, 1], hw$x) 并使用它来计算 MAD。

【解决方案1】：

根据我上面的评论，您可以执行以下操作：

dta <- cbind(hw$fit[, 1], hw$x)
mean(abs(dta[, 2] - dta[, 1]), na.rm = TRUE)

您的方法有两个主要问题：首先，hw$fit 是一个多列数据框，其中第一列 xhat 代表过滤后的系列。其次，两个时间序列有不同的指标。因此需要像 cbind 这样的东西来合并时间序列。

【讨论】：