BoxCox.lambda 未返回与寓言功能相同的结果

Question

我正在比较 forecast 包中的自动 lambda 选择函数 BoxCox.lambda 与 fable 包自动 lambda 选择 features

的结果

正如您在下面看到的，这两个函数没有return相同的结果。此外，当我将 BoxCox.lamda 应用于同一数据，但一次应用于 ts 对象，一次应用于向量时，结果不同。

有人可以解释为什么它会这样吗？

library(tidyverse)
library(tsibble)
library(lubridate)
library(fable)
library(tsibbledata)

library(forecast)


vic_cafe <- tsibbledata::aus_retail %>%
  filter(
    State == "Victoria",
    Industry == "Cafes, restaurants and catering services"
  ) %>%
  select(Month, Turnover)


lambda_fable <- vic_cafe %>% features(Turnover, guerrero) %>% pull(lambda_guerrero)
lambda_fable
#> [1] 0.1240828

lambda_forecast <- BoxCox.lambda(vic_cafe$Turnover, method = "guerrero")
lambda_forecast
#> [1] 0.02686482

lambda_forecast_ts <- BoxCox.lambda(as.ts(vic_cafe), method = "guerrero")
lambda_forecast_ts
#> [1] 0.1734189

Answer 1

feasts::guerrero() 函数使用所有可用数据，而 forecast::BoxCox.lambda() 忽略不完全符合年份的数据。

您的 vic_cafe 数据集从 4 月开始，因此 feasts 包将季节分组为 April-March，但预测将使用 January-December 并删除数据的第一部分。

可以找到更多的讨论here, and I've added a mention of these differences in the documentation: https://github.com/tidyverts/feasts/commit/830fe4095cf6231e7bb179519cddfeadd9cd7531

BoxCox.lambda 未返回与寓言功能相同的结果

BoxCox.lambda not returning same results as fable features

r

time-series

forecast

fable-r

tsibble