預測時間序列與R預測包

Question

我對R編程相對較新，但我一直在閱讀您的博客和文章，以獲得預測包的最新信息。但是，我一直在努力應對季節性的影響。

舉個例子可能是最簡單的信號：

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

如果我只是嘗試預測與蠻力這個信號，我得到不相關的結果：

plot(forecast(train,h=20)) 

但是，如果我手動檢測季節性爲100，並執行以下操作：

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

我得到優秀的foreca刺痛的結果。

我對這些結果很誠懇地感到非常困惑，這些結果顯然發生在更復雜的信號上。

Answer 1

如果我沒記錯的話，當你創建時間系列對象時，你必須指定它的頻率。這樣，預測方法將能夠檢測季節模式。還有其他一些檢測季節性的方法，比如嘗試自動arima函數並檢查是否選擇季節性模型。當然，除了視覺探索之外。