手作業でR対CrostonのCrostonメソッド

Question

Rパッケージforecast :: crostonとtsintermittent :: crostの予測の計算方法に関する問題があります。私はここに掲載されている例（www.robjhyndman.com/papers/MASE.xls）のようなクロストンの概念を理解していますが、Rパッケージの出力は非常に異なる結果をもたらします。

私は次のコードに（R. Hyndmanによって）Excelの例の値を使用する：

library (tsintermittent) 
library (forecast) 
x=c(0,1,0,11,0,0,0,0,2,0,6,3,0,0,0,0,0,7,0,0,0,0) # from Hyndman Excel example 
x_crost = crost(x,h=5, w=0.1, init = c(1,1)) # from the tsintermittent package 
x_croston=croston(x,h=5, alpha = 0.1) # from the forecast package 
x_croston$fitted 
y=data.frame(x,x_crost$frc.in,x_croston$fitted) 
y 
plot(x_croston) 
lines(x_croston$fitted, col="blue") 
lines(x_crost$frc.in,col="red") 
x_crost$initial 
x_crost$frc.out # forecast 
x_croston$mean # forecast 

予測をExcelの例では、crostが1.58を与え、クロストンが1.15を与え、1.36です。なぜ彼らは同じではありませんか？また、サンプル内（適合）の値は非常に異なることに注意してください。 init.opt = FALSE、そうコマンドは次のようになります：

だけのinit = Cの（2,2の設定

crost(x,w=0.1,init=c(2,2),init.opt=FALSE) 

あなたは初期値を最適化しないように第2のフラグが必要tsintermittentパッケージのcrostについては

Answer 1

）はオプティマイザの初期値の設定のみを行います。

x=c(0,2,0,1,0,11,0,0,0,0,2,0,6,3,0,0,0,0,0,7,0,0,0,0) 

これらの2つのコマンドを実行することと同じ値を生成する： もロブHyndmanは彼の例に有する時系列（列Bを参照）begginingに2つの追加の値を有しているので、xがなければならないことに注意してください例を上げる。