如何将预测函数用于R中的简单移动平均模型? [英] how to use forecast function for simple moving average model in r?

问题描述

我想为我的简单移动平均模型预测未来价值.我使用了以下过程:

I want to predict the future values for my simple moving average model. I used the following procedure:

x <- c(14,10,11,7,10,9,11,19,7,10,21,9,8,16,21,14,6,7)   
df <- data.frame(x)    
dftimeseries <- ts(df)  
library(TTR)      
smadf <- SMA(dftimeseries, 4) # lag is 4    
library(forecast)    
forecasteddf <- forecast(smadf, 4) # future 4 values     

运行上面的代码时，接下来4天的预测值都相同.我编码正确吗?或者，我在概念上错了吗?

When run the above code, my forecast values are the same for all the next 4 days. Am I coding it correctly? Or, am I conceptually wrong?

指数移动平均线，加权移动平均线和ARIMA也是这种情况.

The same is the case with exponential moving average, weighted moving average, and ARIMA also.

推荐答案

对于移动平均值模型，您可以阅读

For a moving average model you can read here

由于该模型假设一个恒定的基础均值，所以未来任何时期的预测都是相同的...".

因此，考虑到移动平均模式的特征，您的结果将是预期的.

So, your result are to be expected considering the characteristics of the moving average mode.

这篇关于如何将预测函数用于R中的简单移动平均模型?的文章就介绍到这了，希望我们推荐的答案对大家有所帮助，也希望大家多多支持IT屋！