霍尔特在 python 中过冬初始季节性指数计算答案

【问题标题】：Holt winters initial Seasonal Indices calculation in python霍尔特在 python 中过冬初始季节性指数计算
【发布时间】：2014-01-01 22:01:29
【问题描述】：

我无法为 Holt Winters 指数平滑找到正确的季节性指标计算。

我用NIST的计算方法，用adorio-research的数据

z =[146, 96, 59, 133, 192, 127, 79, 186, 272, 155, 98, 219]


Results:
s= [ 1.3744  0.8627  0.5373  1.2257]

使用 NIST 方法的计算是 Stackoverflow 上的here。但是对于adorio-research，他们用相同的值得到了不同的结果。

Results:
S= [ 1.4789  0.8985  0.5152  1.1074]

是我计算错误还是 adorio-research 的代码使用了不同的方法来计算初始季节性指数？

【问题讨论】：

相关stats.stackexchange.com/questions/10378/…
@cyborg 你知道我在哪里可以得到一个我可以检查的具有正确结果的数据集吗？

标签： python numpy time-series smoothing

【解决方案1】：

来自的 Holt-Winters 代码是错误的。您可以查看下面使用 R 代码计算 Holt-Winters 的链接

http://www.wessa.net/rwasp_exponentialsmoothing.wasp#output

在下面输入数据并在链接中设置season period at 4、Type of Exponential Smoothing to Triple、Type of seasonality to multiplicative

它会返回 alpha、beta 和 gamma 的参数

alpha   0.735716596454859
beta    0.0382359201508119
gamma   1

结果

t   Observed    Fitted            Residuals
5   192        170.088248700704   21.9117512992958
6   127        122.981857107346   4.01814289265398
7   79         75.9008222744013   3.09917772559865
8   186        172.139757560624   13.8602424393755
9   272        272.260398525039   -0.260398525038966
10  155        173.023900179977   -18.0239001799769
11  98         95.2888315311983   2.71116846880174
12  219        213.920670513984   5.07932948601567

将 alpha、beta 和 gamma 插入到 python 代码中，你会得到：

holtwinters(y, 0.735716596454859, 0.0382359201508119, 1,4)

[ 158.3686  113.11     73.8393  175.5253  262.0823  176.5653  112.4055
  268.6787  401.3833  243.3259  150.7145  343.6221]

如您所见，它是错误的。但是 R 模型使用错误校正，因此它也将取决于您如何设置初始点。

【讨论】：

【解决方案2】：

Holt Winters 没有正式定义初始化，文献中已经提出了多种技术。 Hyndman 的This post 描述了一个明智、有效的程序。

一个易于使用的 python 包（也可以估计数据的周期）是seasonal（在 PyPI 或 here 上可用）

【讨论】：