r, arima 中的每周时间序列答案

【问题标题】：weekly time series in r, arimar, arima 中的每周时间序列
【发布时间】：2016-07-13 12:43:12
【问题描述】：

我有一个包含以下列名称的数据框。

"week" "demand" "product-id"

问题是将其转换为时间序列对象。

week 是 3、4、5、6、7、8、9 等数字，demand 是单位，product-id 是唯一的。

我想把周列转成时间序列，为建模做准备。

我想使用 ARIMA 模型预测第 10 周和第 11 周的需求。我该怎么做？

【问题讨论】：

欢迎来到 StackOverflow！请向 MCVE 提供有关如何编写代码 stackoverflow.com/help/mcve 的问题，并注意在问题中使用正确的大小写、语法和格式。我对这个问题做了一些改进，但请提供示例数据和代码来代表您迄今为止所做的工作。

【解决方案1】：

myTS <- ts(mydataframe[-1], frequency = 52)

会将您的 demand 和 productId 转换为每年 52 次观察的时间序列。如需更详细的时间序列，请查看包 xts。还将每周数据上的this post 与ts 进行比较。

【讨论】：

感谢您及时回复。如果我缺少一些周数，我该怎么办。例如，@week 是 3、6、7、8 等 .. 缺少值
这取决于您希望这些值是什么：NA？相邻值的插值？最后的观察结果？一种方法是创建一个week 值列表，如下所示：wks <- rep(seq(1, 52), numberOfYears)，然后dplyr::left_join(wks, mydataframe) 创建一个包含缺失周数的列表。然后选择像zoo::na.locf这样的函数来填充缺失值。
您确定 mydataframe[-1] 会为我完成工作吗？我希望将带有 week 的列提供给 ts() 函数。因为上面的问题中有三列。
嗯，你试过了吗？你知道它做什么以及如何调用 ts() 吗？
我不知道 ts() 函数是如何工作的，我非常感谢您在理解时间序列和ts() 函数方面提供的任何指导