forecast <img src="https://yellow-cdn.veclightyear.com/0a4dffa0/03c95d16-3222-4c3c-a323-a353f2bf55bf.png" align="right" />

R包forecast提供了用于显示和分析单变量时间序列预测的方法和工具，包括通过状态空间模型进行指数平滑和自动ARIMA建模。

一个相complementary的预测包是fable包，它在tidyverse框架中实现了许多相同的模型。

安装

您可以从CRAN安装稳定版本。

install.packages("forecast", dependencies = TRUE)

您可以从Github安装开发版本。

# install.packages("remotes")
remotes::install_github("robjhyndman/forecast")

使用

library(forecast)
library(ggplot2)

# ETS预测
USAccDeaths |>
  ets() |>
  forecast() |>
  autoplot()

# 自动ARIMA预测
WWWusage |>
  auto.arima() |>
  forecast(h=20) |>
  autoplot()

# ARFIMA预测
library(fracdiff)
x <- fracdiff.sim( 100, ma=-.4, d=.3)$series
arfima(x) |>
  forecast(h=30) |>
  autoplot()

# 使用STL进行预测
USAccDeaths |>
  stlm(modelfunction=ar) |>
  forecast(h=36) |>
  autoplot()

AirPassengers |>
  stlf(lambda=0) |>
  autoplot()

USAccDeaths |>
  stl(s.window='periodic') |>
  forecast() |>
  autoplot()

# TBATS预测
USAccDeaths |>
  tbats() |>
  forecast() |>
  autoplot()

taylor |>
  tbats() |>
  forecast() |>
  autoplot()

更多信息

• 通过在线教科书开始学习预测：http://OTexts.org/fpp2/
• 阅读Hyndsight博客：https://robjhyndman.com/hyndsight/
• 在http://stats.stackexchange.com/tags/forecasting上提出预测问题
• 在http://stackoverflow.com/tags/forecasting+r上提出R问题
• 加入国际预测学会：http://forecasters.org/

许可证

该包是免费和开源软件，基于GPL-3许可。