R: Prévisions séries chronologiques vs vecteur numérique prévu

Question

Je projeté une série de temps à l'aide:

fit <- auto.arima(DataInput) 
fcast <- forecast(fit, h = 12) 

Pour DataInput, j'ai utilisé 2 types, le premier est un vecteur numérique normal et le second est le même vecteur exact converti en une série temporelle:

DataInput <- ts(DataInput, freq = 12, start = c(2012, 1)) 

Cependant, les prévisions entre les 2 entrées de données sont complètement différentes. J'ai essayé de simuler des données et je n'ai pas trouvé de différence entre les prévisions, donc je suppose que cela doit être quelque chose avec mon jeu de données spécifique. Je suis complètement perplexe.

Aidez-nous s'il vous plaît.

Answer 1

Une possibilité - la plus simple à vérifier, est ce qui arrive à vos données lorsque vous le convertissez en séries chronologiques. Pouvez-vous donner un exemple?

En outre, de quel paquetage provient d'auto.arima? Il est possible qu'il utilise des paramètres par défaut différents pour les vecteurs numériques et pour les vecteurs de séries chronologiques. C'est à dire. il peut fixer des délais différents - annuels pour les séries chronologiques (puisqu'il sait que vous avez fourni des données mensuelles), mais seulement des retards mensuels pour les données numériques. Il peut introduire une composante saisonnière pour la série chronologique, mais pas pour la composante numérique. De toute façon, vous devez étudier la documentation. Espérons que cela aide