如何将不跨越一整天的半小时数据转换为 R 中的时间序列？
How to I transform half-hourly data that does not span the whole day to a Time Series in R?
这是我在 Whosebug 上的第一个问题，如果问题提得不好，请见谅。
我目前正在开发一个项目，预测一个人每天喝多少酒。我目前的数据如下所示：
menge 列表示一个人在 30 分钟内实际喝了多少水（因此第一个值表示从 8:00 到 8:30 之前的水量等等）。这是来自 3 个月数据的 1 天样本。一天从早上 8 点开始，到晚上 8 点结束。
我正在尝试预测每一天的时间序列。例如，给定前一两个时间步长，我们可以预测一整天，然后我们知道这个人在晚上 8 点之前总共喝了多少酒。
我正在尝试将此数据建模为 R (Google Colab) 中的时间序列对象，以便使用克罗斯顿方法进行预测。使用ts()函数，我应该设置什么频率知道：
- 数据为半小时
- 每天从8:00到20:00的数据（不跨越一整天）
我是否需要通过添加 0 个值来使数据跨越一整天？有没有更好的方法呢？提前谢谢你。
当使用ts()函数时，frequency用于定义给定时间段内（通常是规则间隔的）观测值的数量。对于您的示例，您的观察时间为上午 8 点到晚上 8 点之间每 30 分钟一次，时间段为 1 天。 1 天的时间段假设这里最感兴趣的是每天的模式，您也可以在这里使用 1 周。
因此，在数据的每一天（上午 8 点至晚上 8 点）内，您有 24 个观测值（24 个半小时）。所以这个数据的合适频率是 24.
您也可以用 0 值填充数据，但这不是必需的，而且会使模型复杂化。如果您填充数据以使其具有一天中所有半小时的观测值，则频率将为 48。
这是我在 Whosebug 上的第一个问题，如果问题提得不好，请见谅。
我目前正在开发一个项目，预测一个人每天喝多少酒。我目前的数据如下所示：
menge 列表示一个人在 30 分钟内实际喝了多少水（因此第一个值表示从 8:00 到 8:30 之前的水量等等）。这是来自 3 个月数据的 1 天样本。一天从早上 8 点开始，到晚上 8 点结束。
我正在尝试预测每一天的时间序列。例如，给定前一两个时间步长，我们可以预测一整天，然后我们知道这个人在晚上 8 点之前总共喝了多少酒。
我正在尝试将此数据建模为 R (Google Colab) 中的时间序列对象，以便使用克罗斯顿方法进行预测。使用ts()函数，我应该设置什么频率知道：
- 数据为半小时
- 每天从8:00到20:00的数据（不跨越一整天）
我是否需要通过添加 0 个值来使数据跨越一整天？有没有更好的方法呢？提前谢谢你。
当使用ts()函数时，frequency用于定义给定时间段内（通常是规则间隔的）观测值的数量。对于您的示例，您的观察时间为上午 8 点到晚上 8 点之间每 30 分钟一次，时间段为 1 天。 1 天的时间段假设这里最感兴趣的是每天的模式，您也可以在这里使用 1 周。
因此，在数据的每一天（上午 8 点至晚上 8 点）内，您有 24 个观测值（24 个半小时）。所以这个数据的合适频率是 24.
您也可以用 0 值填充数据，但这不是必需的，而且会使模型复杂化。如果您填充数据以使其具有一天中所有半小时的观测值，则频率将为 48。