Двойное экспоненциальное сглаживание (DES) дает разные результаты в R и Python?

Question

Я нахожу разные результаты для метода ETS AAN в R и Python. Любая причина?

код R

> x
     Jan Feb Mar Apr May Jun Jul Aug Sep Oct Nov Dec
2016  36  78  35 244  25 283  42   6  59   5  47  20
2017   0   0   5  38  16 143  14  37  60   2  55   0
> fit <- forecast::ets(x,model="AAN")
> forecast::forecast(fit, h=h)

           Point Forecast     Lo 80   Hi 80     Lo 95    Hi 95
Jan 3  -->        2.006235 -93.95293 97.9654 -144.7506 148.7631

Python

> import statsmodels.tsa.holtwinters as ets
> holt_r = ets.ExponentialSmoothing(dft, trend='additive', damped=False, seasonal=None).fit()
C:\Anaconda\lib\site-packages\statsmodels\tsa\base\tsa_model.py:171: ValueWarning: No frequency information was provided, so inferred frequency M will be used.

  % freq, ValueWarning)

> holt_r.forecast(1)

Out[39]: 
2018-01-31 --->   13.049129

Freq: M, dtype: float64

Answer 1

R и Python используют разные оптимизаторы, чтобы найти значения для конечных параметров (альфа и бета) модели, поэтому они не всегда будут давать одинаковые результаты. Вы должны посмотреть в документации и увидеть, какие методы оптимизации используются.