未找到预测包中的r forecast.holtwinters

Question

我试图使用forecast.holtwinters函数，当我尝试运行它时：

dftimeseriesforecast <- forecast.HoltWinters(data, h=65)

我知道这个错误：

错误:找不到函数"forecast.HoltWinters“

我也尝试过这样做：

 dftimeseriesforecast= forecast::forecast.HoltWinters(data, h=65)

但我得到了一条错误信息：

错误：“forecast.HoltWinters”不是从“命名空间:预测”导出的对象

我使用以下代码查看预测包中的函数列表：

ls("package:forecast")

这个结果是：

1 "%>%“”精度“"Acf”"arfima“"Arima”"arima.errors“"arimaorder”"auto.arima“ 9“自动收费器”"baggedETS“”蝙蝠“”bizday“"bld.mbb.bootstrap”"BoxCox“"BoxCox.lambda”"Ccf“ 17“支票余数”、"croston“、"CV”、"CVar“、"dm.test”、"dshw“、”复活节“、"ets” 25“查找频率”、“预报”、"forecast.ets“、"fourier”、"fourierf“、"gas”、"geom_forecast“、"GeomForecast” 33 "getResponse“、"ggAcf”、"ggCcf“、"gghistogram”、"gglagchull“、”gg资“、"ggmonthplot”、"ggPacf“ 41“gg季节性图”"ggsubseriesplot“"ggtaperedacf”"ggtaperedpacf“"ggtsdisplay”"gold“"holt”"hw“ 49 "InvBoxCox“"is.acf”"is.Arima“"is.baggedETS”"is.bats“"is.constant”"is.ets“"is.forecast” 57 "is.mforecast“、"is.nnetar”、"is.nnetarmodels“、"is.splineforecast”、"is.stlm“、"ma”、“意味着”"monthdays“ 65 "msts“"na.interp”“朴素”"ndiffs“"nnetar”"nsdiffs“"Pacf”“余数” 73 "rwf“”调味品“”季节性“”调味品“”调料“”调味“"ses”"sindexf“ 81 "snaive“"splinef”"StatForecast“"stlm”"taperedacf“"taperedpacf”"taylor“ 89“tbat”"tbats.components“"thetaf”“趋势循环”"tsCV“”tsCV“"tsdisplay”"tslm“ 97 "tsoutliers“"wineind”"woolyrnq“

有人知道这是怎么回事吗？我以前用过这个，没有问题。我使用的是预报版本8.1。

Answer 1

这些东西都不在forecast包中。他们在stats

> m <- stats::HoltWinters(co2)
> class(m)
[1] "HoltWinters"
> p = predict(m)
> pp = stats:::predict.HoltWinters(m)
> p
          Jan
1998 365.1079
> pp
          Jan
1998 365.1079

predict.HoltWinters是来自stats的一个未导出函数，它只应该对来自HoltWinters()的对象调用。

forecast.HoltWinters是来自forecast的一个未导出函数，这意味着您需要三个冒号来访问它。但是您不必这样做，因为当您在来自forecast的输出上运行HoltWinters()时，应该自动找到它。

> m <- stats::HoltWinters(co2)
> forecast(m)
         Point Forecast    Lo 80    Hi 80    Lo 95    Hi 95
Jan 1998       365.1079 364.7139 365.5019 364.5053 365.7105
Feb 1998       365.9664 365.5228 366.4100 365.2879 366.6449
[etc]

与：

> forecast:::forecast.HoltWinters(m)
         Point Forecast    Lo 80    Hi 80    Lo 95    Hi 95
Jan 1998       365.1079 364.7139 365.5019 364.5053 365.7105
Feb 1998       365.9664 365.5228 366.4100 365.2879 366.6449
[etc]

Answer 2

像这样使用：

forecast:::forecast.HoltWinters().

看起来不错。

Answer 3

在使用R v3.4.4和预测v8.2时，这对我有用：

hw <- stats::HoltWinters(data) forecast_data <- forecast(hw, h=65)