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我试图使用Hyndman and Athanasopoulos's Forecasting Principles and Practice进行预测，当尝试使用我自己的数据进行预测时（使用forecast软件包），我遇到了一些令人讨厌的问题。使用预测软件包进行R预测
我的问题是：由meanf产生
预测具有索引1，而不是样品的端部，因此绘制变得有点混乱（因此在x，y的东西，在下面的代码）。这似乎并没有发生用于h &一个在他们的教科书......使用
snaive和zoo产生预测时，我居然有日期的日期（而不是数字）似乎打了一些问题，因为一旦通过预测（bikefit3），数据有6个NA，然后是每周1次，而不是每周的每一天。
大多数未成年人 - 因为我在这里预测样本不足，当我点击总结时，我会得到特定“训练样本”的预测误差。有什么方法可以确定这个时期是什么？我试图找出手动，但数字看起来很奇怪。
我的R代码里面（这应该是可再现的，因为我从Dropbox的加载数据）是：
no_f <- 21
bike <-repmis::source_DropboxData("bike_hires.csv","8s4bpjft6zrt4jz",sep = ",",header = TRUE)
bike$date <- as.Date(bike$Day,format="%d/%m/%Y")
dat.xts <- xts(bike$Number.of.Bicycle.Hires,order.by=bike$date)
bike.z <- zoo(dat.xts,order.by=index(dat.xts),frequency=7)
bikefit1 <- meanf(bike.z,h=no_f)
bikefit2 <- naive(bike.z, h=no_f)
bikefit3 <- snaive(bike.z, h=no_f)
x <- bikefit1$mean
y <- seq(1251/7,(1251+no_f-1)/7,1/7)
plot(bike.z[1100:1251],xlim=range(1100/7,(1251+no_f-1)/7),ylim=range(bike.z[1100:1251]),type="l",col=1,main="Forecasts for daily bike hires",xlab="",ylab="")
par(new=T)
plot(y,x,xlim=range(1100/7,(1251+no_f-1)/7),ylim=range(bike.z[1100:1251]),type="l",col=4,xaxt="n",yaxt="n",xlab="",ylab="")
lines(bikefit2$mean,col=2)
lines(bikefit3$mean,col=3)
mtext("Day",side=1,line=3,font=2)
mtext("Number of Bike Hires",side=2,line=3,font=2)
legend("topright",lty=1,col=c(4,2,3), legend=c("Mean method","Naive method","Seasonal naive method"))
预先感谢任何帮助你能提供给我！