Critères d'optimisation pour la fonction ets de R

Question

Lors de l'utilisation de la fonction ets dans le package forecast de R, quelle fonction objectif est optimisée lorsque opt.crit="amse"? (Je pose d'un modèle additif linéaire.)

Les documentation mentions « moyenne MSE sur les premiers horizons de prévision nmse », alors que ce serait

(MSE_1 + MSE_2 + ... + MSE_nmse)/nmse 

où MSE_i est l'erreur quadratique moyenne associée à i - prévisions d'étape? Si oui, y a-t-il un moyen de configurer la fonction ets pour simplement optimiser par rapport à MSE_nmse?

Answer 1

désolé pour la réponse tardive, mais pourrait être utile pour les autres. Votre compréhension de "amse" et nmse est correcte. Mais nmse n'est utilisé que si vous utilisez opt.crit = "amse". Donc, si vous voulez simplement optimiser par rapport à MSE_nmse alors vous ne devriez pas utiliser "amse" mais opt.crit = "mse".

Espérons que ça aide :)