使用 ets() 时,为什么 R 没有响应并崩溃?
When ets() is used, why R is not responding and crashes?
我正在尝试寻找预测特定地区月平均降雨量的最佳模型。
到目前为止,我使用了一种季节性的朴素方法和 SARIMA。但是当尝试 运行 ets()
时,R 在没有产生输出的情况下崩溃了。
我倾向于使用寓言和寓言工具。预测的后续。使用包 fpp3 加载所有需要的包以处理 tsibbles、dplyr 和日期对象。
我对您的数据没有任何问题运行任何预测方法。我尝试了 fable 和 forecast,得到了相同的结果。请参阅下面的代码。
# load your data
df1 <- readxl::read_excel("datasets/Copy.xlsx")
colnames(df1) <- c("date", "rainfall")
library(fpp3)
fit <- df1 %>%
mutate(date = yearmonth(date)) %>%
as_tsibble() %>%
model(ets = ETS(rainfall))
report(fit)
Series: rainfall
Model: ETS(M,N,A)
Smoothing parameters:
alpha = 0.002516949
gamma = 0.0001065384
Initial states:
l[0] s[0] s[-1] s[-2] s[-3] s[-4] s[-5] s[-6] s[-7] s[-8] s[-9] s[-10]
86.7627 -77.53686 -57.90353 -18.72201 86.57944 150.0896 166.8125 60.45602 -39.25331 -55.94238 -68.85851 -70.52719
s[-11]
-75.19377
sigma^2: 0.1109
AIC AICc BIC
2797.766 2799.800 2850.708
使用预测:
library(forecast)
fit <- forecast::ets(ts(df1[, 2], frequency = 12))
fit
ETS(M,N,A)
Call:
forecast::ets(y = ts(df1[, 2], frequency = 12))
Smoothing parameters:
alpha = 0.0025
gamma = 1e-04
Initial states:
l = 86.7627
s = -77.5369 -57.9035 -18.722 86.5794 150.0896 166.8125
60.456 -39.2533 -55.9424 -68.8585 -70.5272 -75.1938
sigma: 0.333
AIC AICc BIC
2797.766 2799.800 2850.708
我正在尝试寻找预测特定地区月平均降雨量的最佳模型。
到目前为止,我使用了一种季节性的朴素方法和 SARIMA。但是当尝试 运行 ets()
时,R 在没有产生输出的情况下崩溃了。
我倾向于使用寓言和寓言工具。预测的后续。使用包 fpp3 加载所有需要的包以处理 tsibbles、dplyr 和日期对象。
我对您的数据没有任何问题运行任何预测方法。我尝试了 fable 和 forecast,得到了相同的结果。请参阅下面的代码。
# load your data
df1 <- readxl::read_excel("datasets/Copy.xlsx")
colnames(df1) <- c("date", "rainfall")
library(fpp3)
fit <- df1 %>%
mutate(date = yearmonth(date)) %>%
as_tsibble() %>%
model(ets = ETS(rainfall))
report(fit)
Series: rainfall
Model: ETS(M,N,A)
Smoothing parameters:
alpha = 0.002516949
gamma = 0.0001065384
Initial states:
l[0] s[0] s[-1] s[-2] s[-3] s[-4] s[-5] s[-6] s[-7] s[-8] s[-9] s[-10]
86.7627 -77.53686 -57.90353 -18.72201 86.57944 150.0896 166.8125 60.45602 -39.25331 -55.94238 -68.85851 -70.52719
s[-11]
-75.19377
sigma^2: 0.1109
AIC AICc BIC
2797.766 2799.800 2850.708
使用预测:
library(forecast)
fit <- forecast::ets(ts(df1[, 2], frequency = 12))
fit
ETS(M,N,A)
Call:
forecast::ets(y = ts(df1[, 2], frequency = 12))
Smoothing parameters:
alpha = 0.0025
gamma = 1e-04
Initial states:
l = 86.7627
s = -77.5369 -57.9035 -18.722 86.5794 150.0896 166.8125
60.456 -39.2533 -55.9424 -68.8585 -70.5272 -75.1938
sigma: 0.333
AIC AICc BIC
2797.766 2799.800 2850.708