预测时间序列与R预测包

Question

我对R编程相对较新，但我一直在阅读您的博客和文章，以获得预测包的最新信息。但是，我一直在努力应对季节性的影响。

举个例子可能是最简单的信号：

train <- ts(sin((2*pi)*seq(from=0, to=10, by=0.01))) 

如果我只是尝试预测与蛮力这个信号，我得到不相关的结果：

plot(forecast(train,h=20)) 

但是，如果我手动检测季节性为100，并执行以下操作：

train <- ts(sin((2*pi)*seq(from=0, to=10, by=0.01)),frequency=100) 
plot(forecast(train)) 

我得到优秀的foreca刺痛的结果。

我对这些结果很诚恳地感到非常困惑，这些结果显然发生在更复杂的信号上。

Answer 1

如果我没记错的话，当你创建时间系列对象时，你必须指定它的频率。这样，预测方法将能够检测季节模式。还有其他一些检测季节性的方法，比如尝试自动arima函数并检查是否选择季节性模型。当然，除了视觉探索之外。