R-每周预报
R-Weekly Forecast
当我使用 ts <- ts(df, frequency=52, start=c(2007,1)) 然后打印它时,我得到如下所示的结果,而不是 2007.01、2007.02、2007.52 ... ., 我得到 2007.000, 2007.019, ....它从 1/52=0.019 得到,这在数学上是正确的但不太容易解释,有没有办法将它标记为日期本身,就像数据框一样,或者至少2007 年第 1 周、2007 年第 2 周 ...
时间序列:
开始 = c(2007, 1)
结束 = c(2014, 11)
频率 = 52
Week, Amount
2007.000, 645575.4
2007.019, 2185193.2
2007.038, 1016711.8
2007.058, 1894056.4
2007.077, 2317517.6
2007.096, 2522955.8
2007.115, 2266107.3
适合 <- auto.arima(dmsales[[2]])<br>
fcast<-forecast(fit,h=input$ahead)<br>
dfcast<-data.frame(fcast)<br>
b<-data.frame(seq(as.Date(dmsales[[3]]+7), by = "week", length.out = input$ahead))<br>
ffcast<-as.data.frame(cbind(b,dfcast$Point.Forecast,dfcast$Lo.95,dfcast$Hi.95))<br>
名称(ffcast)<-c("Week","Forecast","Lo-95","Hi-95")
当我使用 ts <- ts(df, frequency=52, start=c(2007,1)) 然后打印它时,我得到如下所示的结果,而不是 2007.01、2007.02、2007.52 ... ., 我得到 2007.000, 2007.019, ....它从 1/52=0.019 得到,这在数学上是正确的但不太容易解释,有没有办法将它标记为日期本身,就像数据框一样,或者至少2007 年第 1 周、2007 年第 2 周 ...
时间序列:
开始 = c(2007, 1)
结束 = c(2014, 11)
频率 = 52
Week, Amount
2007.000, 645575.4
2007.019, 2185193.2
2007.038, 1016711.8
2007.058, 1894056.4
2007.077, 2317517.6
2007.096, 2522955.8
2007.115, 2266107.3
适合 <- auto.arima(dmsales[[2]])<br>
fcast<-forecast(fit,h=input$ahead)<br>
dfcast<-data.frame(fcast)<br>
b<-data.frame(seq(as.Date(dmsales[[3]]+7), by = "week", length.out = input$ahead))<br>
ffcast<-as.data.frame(cbind(b,dfcast$Point.Forecast,dfcast$Lo.95,dfcast$Hi.95))<br>
名称(ffcast)<-c("Week","Forecast","Lo-95","Hi-95")