使用 ets() 时，为什么 R 没有响应并崩溃？

Question

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。

Answer 1

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

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?

r

time-series

forecasting

smoothing

state-space