使用预测包在R中进行预测

Question

我正在尝试使用Hyndman和Athanasopoulos的“预测原理和实践”进行预测 ，并且在尝试使用自己的数据进行预测（使用forecast包）时遇到了一些烦人的问题。

我的问题是：

1. 由meanf生成的预测的索引为1而不是样本的末尾，因此绘图变得更加混乱（因此，下面的代码中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. 当我实际将日期作为日期（而不是数字）时，使用snaive和zoo生成的预测似乎遇到了一些问题，因为一旦通过预测（bikefit3），数据就有六个NA，然后是每周输入一次，而不是一周中每一天的条目。

3. 最不重要的-鉴于我在这里预测样本不足，当我点击“摘要”时，我会得到特定“训练样本”的预测错误。 有什么方法可以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（由于我从Dropbox加载了数据，因此应该是可复制的）：

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"))

在此先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，将数据转换为ts对象。

训练数据包含调用函数时使用的所有数据。