Holt Winters For Weekly Volume And Errors In R
提问于 2018-04-08 18:34:53
我正在尝试使用Holt Winters和预测函数来预测过去10年的股指周成交量，但我仍然收到错误。你能帮帮我吗？
这就是我现在想要做的：
volumen<-read.csv(file.choose(), header = TRUE, sep = ";")
lines(volumen[,6])
HoltWinters(volumen)这是我在第三行得到的错误：
Error in decompose(ts(x[1L:wind], start = start(x), frequency = f), seasonal) :
the time series has no periods or has less than 2对于预测，我有下面的代码，但是它似乎不能与之前的错误一起工作：
lines(predict(volumen.hw,n.ahead=12),col=2)R Studio中的数据看起来是正确的。我决定使用file.choose()来使这段代码更通用。我使用的是*.csv文件。有人可以指导我或建议代码应该是什么样子，以应用霍尔特和温特斯方法和预测？
回答 3
Stack Overflow用户
发布于 2018-04-09 23:35:26
很难100%确定，但是
`HoltWinters(lynx)` generates the same message as you are gettin,g but `HoltWinters(lynx, gamma = FALSE)` 生成
Holt-Winters指数平滑，有趋势，没有季节成分。
调用: HoltWinters(x = lynx，gamma = FALSE)
平滑参数：
alpha: 1
测试版:0
gamma: FALSE
系数：,1 a 3396 b 52
这是我在阅读HoltWinters文档中的示例时学到的。
Stack Overflow用户
发布于 2018-04-12 09:46:02
首先，如果你把你的数据放在这里会很好(如果它不是私有的)。
其次，据我所知，您只能对向量或时间序列使用HoltWinters()或预测包中的任何其他方法，因此加载整个数据集(卷)而不指定行可能会导致问题。
最后，我建议您尝试将HW转换为包含您要研究的数据的辅助向量，并指定时间序列的频率：
aux_train<-as.ts(volumen$variable, start=1, end=0.9*nrow(volume), freq="yourfrecuency")
prediction<-forecast(aux_train, h="number of forecast", method="hw")
accuracy(prediction, volumen$value)Stack Overflow用户
发布于 2018-04-13 20:48:38
我终于赢得了这场战斗--我删除了我的代码，从头开始。这就是我带来的东西：
dane2<-read.csv2(file.choose(), header = TRUE, sep = ";", dec=",")
dane2 <-ts(dane2[,5], start=c(2008,1),frequency=52)
past <- window(dane2, end = 2017)
future <- window(dane2, start = 2017)
model <- HoltWinters(past, seasonal = "additive")
model2 <- HoltWinters(past, seasonal = "multiplicative")
pred <- predict(model, n.ahead = 52)
pred2 <- predict(model2, n.ahead = 52)
dane2.hw<-HoltWinters(dane2)
predict(dane2.hw,n.ahead=52)
par(mfrow = c(2,1))
plot(model, predicted.values = pred)
lines(future, col="blue")
plot(model2, predicted.values = pred2)
lines(future, col="blue")现在它可以工作了，所以谢谢你的回答。
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