Прогнозирование с использованием экспоненциальной модели

Question

У меня есть следующие данные:

Days    Total cases
1   3
2   3
3   5
4   6
5   28
6   30
7   31
8   34
9   39
10  48
11  63
12  70
13  82
14  91
15  107
16  112
17  127
18  146
19  171
20  198
21  258
22  334
23  403
24  497
25  571
26  657
27  730
28  883
29  1024
30  1139
31  1329
32  1635
33  2059
34  2545
35  3105
36  3684
37  4289
38  4778
39  5351
40  5916
41  6729
42  7600
43  8452
44  9210
45  10453
46  11484
47  12370
48  13431
49  14353
50  15724
51  17304
52  18543
53  20080
54  21372

Я определил дни как «дни», а общее количество дел - как «дела1». Я запускаю следующий код:

exp.mod <- lm(log(cases1)~days)

Я получаю хорошую модель с разумными невязками и значением p.

, но когда я запускаю следующее:

predict(exp.mod, data.frame(days=60))

Я получаю значение 11.66476, что, кажется, не правильно.

Мне нужно получить значение, а также включить прогнозный график в экспоненциальную модель. Надеюсь, что это проясняет проблему.

Answer 1

вы должны рассмотреть EST модели из пакета forecast.

Ниже приведен пример.

library(dplyr)
library(forecast)
ausair %>% ets() %>% forecast() %>% autoplot()

Предлагаю вам проверить бесплатную книгу Профессор Роб Дж. Хиндман и профессор Джордж Атанасопулос написали (являются авторами пакета прогноза).