Мои данные - это почасовое количество пациентов, поступающих в отделение неотложной помощи, что означает, что у меня есть 24 точки данных в день, как в таблице ниже.
str(data)
'data.frame': 21840 obs. of 2 variables:
$ Date: POSIXct, format: "2017-05-01 00:00:00" "2017-05-01 01:00:00" ...
$ Freq: int 3 2 2 0 0 0 0 2 4 7 ...
data
Date Freq
1 2017-05-01 00:00:00 3
2 2017-05-01 01:00:00 2
3 2017-05-01 02:00:00 2
4 2017-05-01 03:00:00 0
5 2017-05-01 04:00:00 0
....
Я пытаюсь использовать прогноз пакет для прогнозирования количества пациентов, которые вводят единицу измерения в час с опережением на месяц.
У меня возникли некоторые проблемы с функцией msts и прогнозом:
msts_cons<-msts(data$Freq, seasonal.periods = c(24,168)) -> Мой первый вопрос о сезонных периодах: они правильные? Первый соответствует ежедневной сезонности, а второй - еженедельной. Есть ли функция поиска другой сезонности? Кроме того, как я могу указать правильное начало (2017-05-01 00:00:00) и дату окончания (2019-31-31 23:00:00), если мои данные ежечасные?
accuracy(fmcast,teste$Freq)
ME RMSE MAE MPE MAPE MASE ACF1
Training set 0.007965302 2.468848 1.840179 NaN Inf 0.6851999 0.0009135862
Test set 0.226633926 2.622561 1.940317 -Inf Inf 0.7224869 NA
Когда я запускаю автопрогноз для моих данных, MAPE бесконечен, это происходит потому, что некоторые из моих реальных значений равны 0, верно?
Также в функции прогноза значение h - это количество прогнозов, которые я хочу, верно? Так что для прогнозирования месяца почасовых записей мне нужно h=720?
Заранее спасибо.