如何将不跨越一整天的半小时数据转换为 R 中的时间序列？

Question

这是我关于stackoverflow的第一个问题，如果问题提出不好，请见谅。

我目前正在开发一个项目，我可以预测一个人每天喝多少。我目前的数据如下所示：

menge 列表示一个人在 30 分钟内实际喝了多少水（所以第一个值表示从 8:00 到 8:30 之前的水量等）。这是来自 3 个月数据的 1 天样本。这一天从早上 8 点开始，到晚上 8 点结束。

我正在尝试预测每一天的时间序列。例如，给定前一两个时间步长，我们将预测一整天，然后我们知道这个人在晚上 8 点之前总共喝了多少酒。 我正在尝试将此数据建模为 R（Google Colab）中的时间序列对象，以便使用 Croston 方法进行预测。使用ts() 函数，我应该设置什么频率才能知道：

1. 数据每半小时一次
2. 数据是每天8:00到20:00（不跨越全天）

我是否需要通过添加 0 个值来使数据跨越一整天？有没有更好的方法呢？提前谢谢你。

Answer 1

当使用ts() 函数时，frequency 用于定义给定时间段内（通常是规则间隔的）观察的数量。对于您的示例，您的观察是在上午 8 点到晚上 8 点之间每 30 分钟进行一次，您的时间段是 1 天。 1 天的时间段假定这里每天的模式最受关注，您也可以在这里使用 1 周。

因此，在您的数据的每一天（上午 8 点至晚上 8 点）内，您有 24 次观察（24 个半小时）。因此，此数据的合适频率为 24。

您也可以用 0 值填充数据，但这不是必需的，并且会使模型复杂化。如果您填充数据以使其在一天中的所有半小时都有观测值，那么频率将为 48。