R中有预测问题

Question

我对R中的预测有疑问。首先，这是原始数据集（CW_data_noNA）的示例：

Loading date  Year Built  Vessel Type  Cargo Size  Week
2019-08-22    2011         Medium       30000       34
2019-09-01    2004         Aframax      80000       35
2019-08-30    2005         Panamax      60000       35
2019-09-01    2000         VLCC         270000      35
2019-08-29    2001         VLCC         270000      35
2019-09-03    2003         Suezmax      130000      36
2019-08-26    2002         Medium       30000       34

我必须创建一个每周时间序列（显示固定船的总数和货运量，然后使用朴素和简单的移动平均值来提供一周的提前预报。

Weekly_base <- CW_data_noNA %>% group_by(Week) %>% summarize(Number_of_fix = n(),cargo_capacity = sum(`Cargo Size`))

Weekly_ts <- ts(Weekly_base, start = c(2019, 32), frequency = 52)

demand_training <- window(Weekly_ts, start = c(2019,32), end=c(2019,41))   
demand_test <- window(Weekly_ts, start = c(2019,42))

naive(demand_training, h=1)
上面的代码出现的问题是，它给我的预测不是针对变量（固定数量和载货量），而是针对一周本身。结果是这样的：

           Point Forecast     Lo 80      ....
2019.788    42              -23879066   ....
有人可以帮我吗？谢谢。 

我在R中进行预测时遇到问题。首先，这是原始数据集（CW_data_noNA）的示例：装载日期年份建造船只类型货物尺寸周2019-08-22 2011 ...

Answer 1

在生成Weekly_ts的行中，您当前正在提供整个数据帧，即