在R中推断的正确方法

Question

我有一个包含16个值（车辆编号）的时间序列数据，从2001年到2016年。我想根据潜在的趋势预测到2050年的价值（这是我同意的一个长镜头）。

经过一些研究，我发现它可以通过像HoltWinters或TBATS这样的方法来完成，尽管这些方法不符合我自己使用某种机器学习算法的计划。

我正在使用R完成我的所有工作。现在，在使用HoltWinters（）然后使用forecast（）方法之后，我确实获得了2050年的外推曲线，但它是2017年到2050年的简单指数曲线，我认为我可以通过微薄的计算获得。

我的问题有两个：

1）获得有意义的推断的最佳方法是什么？

2）我当前的方法是否会被修改以给我一个更有意义的推断？

有意义的是，我想表达一条曲线，细节更接近现实。

非常感谢。

Answer 1

我猜您需要更多数据来进行预测。 HoltWinters或TBATS可能有效，但您可以尝试使用许多其他ML模型来获取时间序列数据。

http://a-little-book-of-r-for-time-series.readthedocs.io/en/latest/src/timeseries.html

此链接包含Holtwinters的R示例代码和图表。