如何將不跨越一整天的半小時數據轉換為 R 中的時間序列？

Question

這是我關於 stackoverflow 的第一個問題，如果問題提得不好，我很抱歉。

我目前正在開發一個項目，我可以預測一個人每天喝多少。 我目前的數據如下所示：

menge列表示一個人在 30 分鍾內實際喝了多少水（所以第一個值表示從 8:00 到 8:30 之前的量等等）。 這是來自 3 個月數據的 1 天樣本。 一天從早上 8 點開始，到晚上 8 點結束。

我正在嘗試預測每天的時間序列。 例如，給定前一兩個時間步長，我們將預測一整天，然后我們知道這個人在晚上 8 點之前總共喝了多少。 我正在嘗試將此數據建模為 R（Google Colab）中的時間序列對象，以便使用 Croston 的方法進行預測。 使用ts()函數，我應該將頻率設置為知道：

1. 數據是半小時一次
2. 數據為每天8:00至20:00（非全天）

我是否需要通過添加 0 個值來使數據跨越一整天？ 可能有更好的方法嗎？ 先感謝您。

Answer 1

使用ts()函數時， frequency用於定義給定時間段內（通常有規律地間隔）觀察的數量。 對於您的示例，您的觀察是在上午 8 點到晚上 8 點之間每 30 分鍾一次，您的時間段是 1 天。 1 天的時間段假設每天的模式在這里最受關注，您也可以在此處使用 1 周。

因此，在數據的每一天（上午 8 點至晚上 8 點）內，您有 24 次觀察（24 個半小時）。 所以這個數據的合適頻率是 24。

您還可以使用 0 值填充數據，但這不是必需的，並且會使模型復雜化。 如果您填充數據以使其具有一天中所有半小時的觀測值，則頻率將為 48。