Повторного использования ерей модель сразу построить в R на обновленный набор данных (прогноз пакет)

Question

Я совершенно новый для R программирования, но я не могу найти что-нибудь о моей проблеме ...

Я хотел бы сделать некоторые прогнозирования в R с пакет прогнозирования из данных высокого разрешения (полуторные данные). Хотелось бы, чтобы прогноз работал в Интернете. Вот почему я считаю, что вычисление соответствия каждый раз не очень полезно.

Поэтому я, как способ передать уже подобранной модели к модели и использовать его для новых данных:

fcast2 <- forecast (Arima (x = extendedSeries , model = oldArimaModel), h = horizon) 

Но это действительно не работает с моделью HoltWinters ... (или лм -модели, который в порядке относительно того, что лм означает)

fcastArima <- forecast(Arima(x= extendedseries , model=oldArimaFit),h=horizon) 
fcastHoltWinters <- forecast(update(oldHWfit, x=extendedSereies), h=horizon) 

во всяком случае, я хотел бы сохранить код простым, и я ищу для более универсального метода применять уже приспособленные тс модели с обновленным набором данных.

Кто-нибудь знает, как это сделать?

Приветствия

Answer 1

HoltWinters() является очень ограниченной функцией. Функция ets() будет соответствовать тем же моделям с лучшей оценкой и будет соответствовать гораздо большему диапазону аналогичных моделей. Он также позволяет повторно устанавливать новые данные так же, как вы делаете с Arima().