Tengo una serie de tiempo con las observaciones diarias en el transcurso de varios años (interés en el tema "superbowl" a lo largo del tiempo). La estacionalidad en los datos es anual como bien y es muy puntiagudo (casi nada todo el año y gran aumento de la espiga, en enero/febrero). He empezado a utilizar R para esta tarea (forecast paquete) y tienen poca experiencia con las estadísticas.
x <- ts(myts, frequency=365)
fit <- HoltWinters(x)
plot(forecast(fit))
Esto funciona muy bien y capta la estacionalidad de los datos.
Ahora, he leído más acerca de suavizado exponencial (en http://otexts.com/fpp/7/) y entiende que el HoltWinters modelo es un ejemplo de los modelos de espacio de estado implementado en el ets. Por desgracia, yo no podría usar ets hasta ahora, ya que se queja de los datos de alta frecuencia. Definitivamente voy a necesitar un pronóstico diario (en el orden de 30 a 60 pasos).
fit <- ets(x, 'AAA')
Error in ets(x, "AAA") : Frequency too high
¿Por qué HoltWinters lidiar con esto, pero no ets? Hay una buena solución? Tengo el mismo problema estacional de los modelos ARIMA y considera la división de seguridad de los datos de los años y el uso de los últimos años como exógenos de entrada.
En una nota lateral: ¿Cómo se suele tratar con salto días de que el tornillo de seguridad de su período de 365 días? Simplemente borrarlos?
Muchas gracias!
PD: soy consciente de esto: http://robjhyndman.com/researchtips/longseasonality/ Sin embargo, no pude hacerlo funcionar bien en mis datos, sin embargo. Por otro lado, HoltWinters funcionado bastante bien.
Gracias por todos los comentarios y la discusión. He subido los datos en http://timalthoff.de/data/data.zip El gráfico siguiente muestra Super_bowl.dat.
Me tomé la libertad de incluir a más de la serie de tiempo si quieres ver más ejemplos.
En ciertos puntos en el tiempo quiero pronóstico de la serie de tiempo del orden de 60 días. Estos puntos en el tiempo por lo general están en el flanco izquierdo de un gran pico que representa un repentino interés en un tema. Ver ejemplo.png para un ejemplo (las líneas verticales rojas son estos puntos en el tiempo para iniciar un ejemplo de pronóstico). Para obtener más información, compruebe el archivo LÉAME.
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, a Continuación, con 1438 valores 
y, finalmente, el uso de todos los datos (1801 valores) 
