有谁能解答一下R语言时间序列建模吗？我快疯掉了！

Question

就很简单一列数据，才74行，没有异常值，自己没系统学过时间序列相关知识，只是在网上和csdn查了查，但是还是很疑惑，holt-winter（霍尔特温特）模型建模前，数据需要怎样预处理？是差分还是log还是差分完log，最终的目的是为了数据平稳吗？
还有用不用特意设训练集呢？是在建模那一步设定还是在之前手动设定？有！谁！真的！会！用！R！做！holt-winter模型！你了要不直接帮我解答吧我给你磕头了

Answer 1

让阿豪来帮你解答，本回答参考chatgpt3.5编写提供，如果还有疑问可以评论或留言

预处理的目的是使数据平稳，通常采用差分法或对数转换法来进行预处理。差分法将原始数据减去前一个时间点的数据，可以消除趋势和季节性等周期性因素，使数据平稳。对数转换法对数据进行对数运算，可以将幅度较大的数据转化为幅度较小的数据，使得波动范围缩小，使其平稳。 在建模之前设定训练集是必要的。训练集的目的是用来训练模型，确定模型的参数。通常将时间序列数据分成训练集和测试集，训练集用来建立模型，测试集用来检验模型的拟合程度和预测能力。训练集和测试集的比例通常为7:3或8:2。 下面是使用R语言进行Holt-Winters模型建模的示例代码：

导入数据

data <- read.csv("data.csv", header = T)

将时间列转化为时间格式

data$Date <- as.Date(data$Date, format = "%Y-%m-%d")

将数据转化为时间序列对象

ts_data <- ts(data$Value, frequency = 12, start = c(2015, 1), end = c(2021, 2))

将时间序列数据分成训练集和测试集

train_data <- window(ts_data, start = c(2015, 1), end = c(2019, 12)) test_data <- window(ts_data, start = c(2020, 1), end = c(2021, 2))

使用Holt-Winters模型建立训练集的分类和预测

model <- HoltWinters(train_data, seasonal = "multiplicative") forecast <- forecast(model, h = length(test_data))

计算模型在测试集上的平均误差和平均绝对百分误差

mse <- mean((forecast$mean - test_data)^2) mape <- mean(abs(forecast$mean - test_data)/test_data) * 100

输出预测结果和误差指标

print(forecast) cat("Mean squared error: ", mse, "\n") cat("Mean absolute percentage error: ", mape, "%\n")