我试图预测每周基础的年度时间序列(一年52周,我有164周的数据)。当频率大于24时,R建议我使用" stlf"而不是" ets"避免季节性被忽略。 " stlf"功能非常好,我得到了以下内容:
> WR.ets<-stlf(WeeklyReferral,method="ets")
> summary(WR.ets)
Forecast method: STL + ETS(A,A,N)
Model Information:
ETS(A,A,N)
Call:
ets(y = x.sa, model = etsmodel)
Smoothing parameters:
alpha = 0.0262
beta = 1e-04
Initial states:
l = 93.1548
b = 0.1159
sigma: 12.6201
AIC AICc BIC
1675.954 1676.205 1688.353
Error measures:
ME RMSE MAE MPE MAPE MASE
Training set -0.1869514 12.62011 9.790321 -2.589141 11.12905 0.5990874
Forecasts:
Point Forecast Lo 80 Hi 80 Lo 95 Hi 95
2013.423 95.39869 79.22537 111.57201 70.66373 120.13364
2013.442 95.03434 78.85538 111.21330 70.29075 119.77793
...............................................................
点预测给出预测值的平均值。但是,我想要的是实际预测值而不是平均值。因此,我试图了解它是如何工作的,并打破了步骤。我用&#34; stl&#34;首先分解时间序列
temp<-stl(WeeklyReferral,s.window="periodic", robust=TRUE)
> temp
Call:
stl(x = WeeklyReferral, s.window = "periodic", robust = TRUE)
Components
Time Series:
Start = c(2010, 15)
End = c(2013, 22)
Frequency = 52
seasonal trend remainder
2010.269 7.1597729 82.33453 -0.4943046
2010.288 -1.4283001 82.69446 5.7338358
..........................................
2013.404 8.0046803 117.74388 -0.7485615
然后我使用&#34;趋势+余数&#34;作为预测3个月(12个时期)的新时间序列。我使用&#34; stlf&#34;获得的最后一个状态向量。在以下公式中充当初始状态向量。并将去年同一季的季节值添加回预测值,作为&#34; stlf&#34;函数显示模型为ETS(A,A,N)。
y<-c(rep(NA,13))
l<-c(rep(NA,13))
b<-c(rep(NA,13))
e<-c(rep(NA,12))
alpha<-0.0262
beta<-0.0001
y[1]<-117.74388-0.7485615
l[1]<-109.66913
b[1]<-0.11284923
for (j in 1:1000){
for(i in 2:13){
e[i-1]=rnorm(sd=12.6201,n=1)
b[i]<-b[i-1]+beta*e[i-1]
l[i]<-l[i-1]+b[i-1]+alpha*e[i-1]
y[i]<-l[i-1]+b[i-1]+e[i-1]+temp$time.series[i+164-52,1]
}}
我是对的吗?
我试图使用&#34; ets&#34;对新分解的时间序列起作用,它给出了不同的参数(alpha,beta,l,b,sigma),它没有给出任何预测值。
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答案 0 :(得分:4)
据我从上述评论中可以看出,您实际上想要从模型中模拟未来的样本路径,而不是获得点预测或区间预测。以下代码将执行此操作。
# STL decomposition
temp <- stl(WeeklyReferral, s.window="periodic", robust=TRUE)
# Seasonally adjusted data
sa <- seasadj(temp)
seascomp <- tail(temp$time.series,52)[,1]
# ETS model
fit <- ets(sa, "ZZN")
# Simulations from ETS model with re-seasonalization
sim <- matrix(0, nrow=52, ncol=1000)
for(i in 1:1000)
sim[,i] <- simulate(fit, nsim=52) + seascomp
矩阵sim
包含1000个未来的样本路径,每个路径长度为52。