私はforecast.holtwinters関数を使おうとしていますが、それを実行しようとすると:
dftimeseriesforecast <- forecast.HoltWinters(data, h=65)
このエラーが発生します:
エラー:関数「forecast.HoltWinters」が見つかりませんでした
私もこれを試しました:
dftimeseriesforecast= forecast::forecast.HoltWinters(data, h=65)
しかし、私はこのエラーメッセージを受け取ります:
エラー:「forecast.HoltWinters」は「namespace:forecast」からエクスポートされたオブジェクトではありません
このコードを使用して、予測パッケージ内の関数のリストを確認します。
ls("package:forecast")
そしてこれは戻ります:
[1] "%>%" "accuracy" "Acf" "arfima" "Arima" "arima.errors" "arimaorder" "auto.arima"
[9] "autolayer" "baggedETS" "bats" "bizdays" "bld.mbb.bootstrap" "BoxCox" "BoxCox.lambda" "Ccf"
[17] "checkresiduals" "croston" "CV" "CVar" "dm.test" "dshw" "easter" "ets"
[25] "findfrequency" "forecast" "forecast.ets" "fourier" "fourierf" "gas" "geom_forecast" "GeomForecast"
[33] "getResponse" "ggAcf" "ggCcf" "gghistogram" "gglagchull" "gglagplot" "ggmonthplot" "ggPacf"
[41] "ggseasonplot" "ggsubseriesplot" "ggtaperedacf" "ggtaperedpacf" "ggtsdisplay" "gold" "holt" "hw"
[49] "InvBoxCox" "is.acf" "is.Arima" "is.baggedETS" "is.bats" "is.constant" "is.ets" "is.forecast"
[57] "is.mforecast" "is.nnetar" "is.nnetarmodels" "is.splineforecast" "is.stlm" "ma" "meanf" "monthdays"
[65] "msts" "na.interp" "naive" "ndiffs" "nnetar" "nsdiffs" "Pacf" "remainder"
[73] "rwf" "seasadj" "seasonal" "seasonaldummy" "seasonaldummyf" "seasonplot" "ses" "sindexf"
[81] "snaive" "splinef" "StatForecast" "stlf" "stlm" "taperedacf" "taperedpacf" "taylor"
[89] "tbats" "tbats.components" "thetaf" "trendcycle" "tsclean" "tsCV" "tsdisplay" "tslm"
[97] "tsoutliers" "wineind" "woolyrnq"
誰かが何が起こっているのか知っていますか?私は以前にこれを使用しましたが、問題はありませんでした。予測バージョン8.1を使用しています。
これらはいずれもforecast
パッケージには含まれていません。それらはstats
にあります:
_> m <- stats::HoltWinters(co2)
> class(m)
[1] "HoltWinters"
> p = predict(m)
> pp = stats:::predict.HoltWinters(m)
> p
Jan
1998 365.1079
> pp
Jan
1998 365.1079
_
_predict.HoltWinters
_は、stats
からエクスポートされていない関数であり、HoltWinters()
からのオブジェクトに対してのみ呼び出す必要があります。
_forecast.HoltWinters
_は、forecast
からエクスポートされていない関数です。つまり、アクセスするにはthreeコロンが必要です。ただし、HoltWinters()
からの出力でforecast
を実行すると自動的に検出されるため、これを行う必要がありますする必要はありません:
_> m <- stats::HoltWinters(co2)
> forecast(m)
Point Forecast Lo 80 Hi 80 Lo 95 Hi 95
Jan 1998 365.1079 364.7139 365.5019 364.5053 365.7105
Feb 1998 365.9664 365.5228 366.4100 365.2879 366.6449
[etc]
_
と同じ:
_> forecast:::forecast.HoltWinters(m)
Point Forecast Lo 80 Hi 80 Lo 95 Hi 95
Jan 1998 365.1079 364.7139 365.5019 364.5053 365.7105
Feb 1998 365.9664 365.5228 366.4100 365.2879 366.6449
[etc]
_
このように使用します:
forecast:::forecast.HoltWinters().
それが動作します。
これは、Rv3.4.4と予測v8.2を使用している場合に機能します。
hw <- stats::HoltWinters(data) forecast_data <- forecast(hw, h=65)
使用する:
forecast_data <-forecast(mydata #data name,h=56)
r
バージョンを更新した後、それは機能します
以下のコードを試すことができます、それは動作します。 HoltWinters.forecastは必要ありません。
dftimeseries.hw <- HoltWinters(data)
dftimeseries.forecast <-forecast(dftimeseries.hw,h=65)