При экспоненциальном сглаживании с трендом и сезонностью,
from statsmodels.tsa.holtwinters import ExponentialSmoothing
model = ExponentialSmoothing(ts, trend = 'add', seasonal = 'add', seasonal_periods = seasonal_periods).fit(use_boxcox = False )
model.fitedvalues [1] должно быть равно model.level [0] + model.slope [0] + model.season [0]
Я попытался отладить код и получил следующие результаты для данных временного ряда
[промежуточный результат]
l b s fittedvalues
7.825891 0.092598 4.184139 12.1026285
6.830679 0.092598 25.566966 32.49024301
44.539827 0.092598 75.694492 120.3269171
33.817185 0.092598 49.497633 83.40741656
36.030335 0.092598 299.227998 335.3509305
[окончательный результат]
level slope season fittedvalues
6.830679 0.092598 4.184139 12.1026285
44.539827 0.092598 25.566966 32.49024301
33.817185 0.092598 75.694492 120.3269171
36.030335 0.092598 49.497633 83.40741656
21.170956 0.092598 299.227998 335.3509305
Почему настраиваемые значения не меняются при изменении следующих
level = l[1:nobs + 1].copy()
slope = b[1:nobs + 1].copy()
season = s[m:nobs + m].copy()
Пожалуйста, поправьте меня, если я ошибаюсь,