tbats를 사용하여 주간 데이터 예측

Question

이기 때문에 이것은 내 데이터입니다 data 데이터는 26/07/2016부터 시작하여 10/03/2017로 끝납니다 따라서 2 질문 : 이 맞습니까? tbats 사용 하시겠습니까? 주간 계절성을 위해? 나는 예측 된 데이터를 초기 데이터처럼 보이기를 원하지만 보여지는 것처럼 내 경우가 아니라 어떻게 할 수 있습니까? 이 내가있어 무엇이며, 여기에 너무

내가이

 data.raw=read.csv(file=file.choose(),header=TRUE,sep=";",row.names=NULL)%>% 
     mutate(date.re = as.POSIXct(date, format = "%d/%m/%Y")) 
     complete.dates <- range(data.raw$date.re) 
     dates.seq <- seq(complete.dates[1], complete.dates[2], by = "week") 
     series <- data.frame(sale.week = week(dates.seq),sale.month = month(dates.seq), sale.year = year(dates.seq)) 

     data.post <- data.raw %>% 
     mutate(sale.week = week(date.re),sale.month = month(date.re), sale.year = year(date.re)) %>% 
     select(Quantite, sale.week,sale.month, sale.year) %>% 
     group_by(sale.week,sale.month, sale.year) %>% 
     summarize_all(funs(sum(.))) %>% 
     right_join(series) %>% 
     replace_na(list(Quantite = 0)) 

     data2=data.post[,4] 
     sensor <- ts(data2,frequency=52) 
     fit <- tbats(sensor) 
     fc <- forecast(fit) 
     plot(fc) 

당신은

Answer 1

사전에 감사 예측 마침내 얻을이 사용 tbts 명령을 실행 한 코드는 올바르게 피팅하고 정확하게 예측합니다. 그러나 계절을 잘못 지정하고 있습니다.

당신이 가장 가능성이 당신이 그것을 here.에 읽을 수있는이 더 이해하기

sensor <- ts(data2,frequency=7) 

을 사용할 것이다 그러나 기본적으로는 폭포 전에 당신이 어떻게 많은 관찰로 귀결 매주 계절에이를 얻으려면 다시 같은 날에. 따라서 주당 가치가 7 일인 데이터의 빈도는 7이어야합니다. 주당 5 일 데이터 만있는 경우 빈도는 5가되어야합니다.

tbats의 장점 중 하나는 2 계절 기간을 가질 수 있습니다. 다음을 시도하여 주간 및 연간 계절성을 지정할 수 있습니다.

library(forecast) 
sensor <- msts(data2, seasonal.periods=c(7,365.25)) 

또 다른 옵션은 ARIMA를 사용하는 것입니다. ARIMA에서는 계절 기간을 하나만 사용할 수 있습니다. 매주 사용하고 싶을 것입니다. ARIMA를 사용하면 비정상적으로 크거나 작은 매출을 볼 것으로 예상되는 휴일과 같은 지표를 포함 할 수도 있습니다. 또한 일반적인 추세와 다를 것으로 예상되는 경우 공휴일 전에 표시기를 사용할 수도 있습니다.

나는 주간 계절성을 가지고 있으며 다른 공변량을 포함 할 수 있기 때문에 주로 ARIMA를 사용하여 가장 좋은 행운을 보냈습니다.

기타 문제는 이상 치를 확인하는 것입니다. forecast 패키지에있는 tsoutliers()으로이 작업을 수행 할 수 있습니다. 그리고 때로는 데이터를 변환하여 더 나은 결과를 얻을 수 있습니다. 그래서 그것도 들여다보십시오.

자세한 내용은 시계열에서 조금 읽을 수 있습니다. This is an excellent book with many examples in R.