我有很多已知异常值的数据集(大订单)
data <- matrix(c("08Q1","08Q2","08Q3","08Q4","09Q1","09Q2","09Q3","09Q4","10Q1","10Q2","10Q3","10Q4","11Q1","11Q2","11Q3","11Q4","12Q1","12Q2","12Q3","12Q4","13Q1","13Q2","13Q3","13Q4","14Q1","14Q2","14Q3","14Q4","15Q1", 155782698, 159463653.4, 172741125.6, 204547180, 126049319.8, 138648461.5, 135678842.1, 242568446.1, 177019289.3, 200397120.6, 182516217.1, 306143365.6, 222890269.2, 239062450.2, 229124263.2, 370575384.7, 257757410.5, 256125841.6, 231879306.6, 419580274, 268211059, 276378232.1, 261739468.7, 429127062.8, 254776725.6, 329429882.8, 264012891.6, 496745973.9, 284484362.55),ncol=2,byrow=FALSE)
这个特定系列的前11个异常值是:
outliers <- matrix(c("14Q4","14Q2","12Q1","13Q1","14Q2","11Q1","11Q4","14Q2","13Q4","14Q4","13Q1",20193525.68, 18319234.7, 12896323.62, 12718744.01, 12353002.09, 11936190.13, 11356476.28, 11351192.31, 10101527.85, 9723641.25, 9643214.018),ncol=2,byrow=FALSE)
有哪些方法可以预测考虑这些异常值的时间序列？
我已经尝试更换下一个最大的异常值(因此,运行数据集10次,用下一个最大值替换异常值,直到第10个数据集替换掉所有异常值).我也试过简单地删除异常值(因此每次再次运行数据集10次删除异常值,直到在第10个数据集中删除所有10个异常值)
我只想指出,删除这些大订单并不会完全删除数据点,因为该季度还会发生其他交易
我的代码通过多个预测模型测试数据(ARIMA加权样本,ARIMA加权样本,ARIMA加权,ARIMA,加性Holt-winters加权和Multiplcative Holt-winters加权)所以它需要是可以的适应这些多种模式.
以下是我使用的几个数据集,但我没有这些系列的异常值
data <- matrix(c("08Q1","08Q2","08Q3","08Q4","09Q1","09Q2","09Q3","09Q4","10Q1","10Q2","10Q3","10Q4","11Q1","11Q2","11Q3","11Q4","12Q1","12Q2","12Q3","12Q4","13Q1","13Q2","13Q3","13Q4","14Q1","14Q2","14Q3", 26393.99306, 13820.5037, 23115.82432, 25894.41036, 14926.12574, 15855.8857, 21565.19002, 49373.89675, 27629.10141, 43248.9778, 34231.73851, 83379.26027, 54883.33752, 62863.47728, 47215.92508, 107819.9903, 53239.10602, 71853.5, 59912.7624, 168416.2995, 64565.6211, 94698.38748, 80229.9716, 169205.0023, …我希望能够通过y = 0绘制一条微弱的虚线或虚线,以便在绘制的线条低于0时使其更加明显.如果可能的id,就像y = 0线下方的图形的整个区域一样,将被轻微阴影当绘制的线下降到零以下时显示更好.
这里只是一个我希望阴影/绘制线条的图形示例:
http://s27.postimg.org/v94uey56r/Rplot02.png
有很多不同的图表类型,我想这样做,所以它不必具体,只要它的工作,所以我有一个大概的做什么是足够好的:)
谢谢
我找到了一个网站,它准确地解释了我需要为我的数据做些什么,但它不在R中.任何人都可以建议我如何在R中创建它？
http://people.duke.edu/~rnau/three.htm
我需要找到MSE,MAE,MAPE,ME,MPE,SSE来测试预测的准确性,这个页面是我发现的最接近解释如何做的.
data<-c(79160.56266,91759.73029,91186.47551,106353.8192,70346.46525,80279.15139,82611.60076,131392.7209,93798.99391,105944.7752,103913.1296,154530.6937,110157.4025,117416.0942,127423.4206,156751.9979,120097.8068,121307.7534,115021.1187,150657.8258,113711.5282,115353.1395,112701.9846,154319.1785,116803.545,118352.535)
forecasts<-c(118082.3,157303.8,117938.7,122329.8) # found using arima
(如果你把这个问题标记下来,你可以解释为什么请)
我运行了一个很长的脚本来决定我应该使用哪个模型来预测。在对数据的输入和输出样本进行准确性测试后，我创建了一个大型if函数来查找哪个模型最好，其结果将是“ARIMA”、“Arima.wgt”、“AddHW”、“MultHW”、“ AddHWwgt”和“MultHWwgt”。在脚本期间，我从每个模型中获得了预测，我想使用该if函数来查看它们目前我编写的
if(maxmod<-"ARIMA")
modelf<-ArimaALTfa else
if(maxmod<-"Arima.wgt")
modelf<-ArimaALTfb else
if(maxmod<-"AddHW")
modelf<-HWAbfc else
if(maxmod<-"MultHW")
modelf<-HWMbfd else
if(maxmod<-"AddHWwgt")
modelf<-HWAALTfe else
modelf<-HWMALTff
但我不断收到错误
Error in if (maxmod <- "ARIMA") modelf <- ArimaALTfa else if (maxmod <- "Arima.wgt") modelf <- ArimaALTfb else if (maxmod <- "AddHW") modelf <- HWAbfc else if (maxmod <- "MultHW") modelf <- HWMbfd else if (maxmod <- "AddHWwgt") modelf <- HWAALTfe else modelf <- HWMALTff :
argument is not interpretable as logical
这发生在我尝试过的许多不同的事情上，例如，而不是modelf<-""我尝试过View("",title="")， …