Holt Winters For Weekly Volume And Errors In R

Question

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？

Answer 1

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。

Answer 2

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)

Answer 3

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。