Questão:
Previsão usando a técnica de Holt-Winters usando R com menos de 2 anos de história
R Learner
2013-11-12 17:25:19 UTC
view on stackexchange narkive permalink

Preciso fazer previsões de vendas semanais usando a técnica de Holt-Winters. Meus dados têm no máximo 92 semanas de informações. Estou planejando considerar 72 semanas de dados para treinamento & 20 semanas de dados para validação & Eu só tenho s / w disponível para fazer a previsão é R. Estou preparando meu treinamento & conjunto de dados de validação usando o seguinte comando > 

  data_ts_s = ts (dados $ SUM.SALES_UNITS. [c (1:72)], frequência = 52) data_ts_c = ts (dados $ SUM.SALES_UNITS. [c (73:92)], frequência = 52)

Mas para fazer previsões usando HW, R precisa de pelo menos 2 períodos de dados. Você pode me ajudar a fazer a previsão com a técnica de Holt-Winters sem 104 semanas de dados.

Um responda:
Rob Hyndman
2013-11-12 17:52:16 UTC
view on stackexchange narkive permalink

O método Holt-Winters é uma escolha ruim para dados semanais. Envolve estimar um parâmetro para cada semana, de forma que o modelo tenha muitos graus de liberdade.

Uma abordagem que deve funcionar bem é usar um modelo TBATS que usa termos de Fourier para a sazonalidade e, portanto, requer menos coeficientes. No seu caso: 

  library (forecast) fit <- tbats (data_ts_s) fc <- forecast (fit, h = 20)

O modelo TBATS é uma generalização da abordagem Holt-Winters.

Apenas para sublinhar que seu quadro de sazonalidade é baseado em um ciclo anual, basicamente, então não espere muito.


ⓘ
Estas perguntas e respostas foram traduzidas automaticamente do idioma inglês.O conteúdo original está disponível em stackexchange, que agradecemos pela licença cc by-sa 3.0 sob a qual é distribuído.
Loading...