使用checkresiduals（）函数检查残差（来自ETS + STL方法） |
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我有一个ts对象，其中包含一列包含2016-2019年期间（从2019年开始仅一周）的每周数据（频率= 52）。 #>TEST_1 #>Time Series: #>Start = c(2016, 1) #>End = c(2019, 1) #>Frequency = 52因此，我正在使用这个ts对象进行预测，并使用了预测包中的函数forcast（）。该函数为我的系列选择了最佳模型ETS（指数平滑）。 Forecast method: STL + ETS(M,A,N) Model Information: ETS(M,A,N) Call: ets(y = x, model = etsmodel, allow.multiplicative.trend = allow.multiplicative.trend) Smoothing parameters: alpha = 0.0044 beta = 0.0044 Initial states: l = 496.0001 b = -0.7495 sigma: 0.2538 AIC AICc BIC 2328.009 2328.406 2343.290但是，这给我带来了一个新问题。也就是说，我尝试使用功能checkresiduals（）对来自此模型的残差执行残差诊断，但收到此消息。 #> Warning message: #> In modeldf.default(object) : #> Could not find appropriate degrees of freedom for this model.所以有人可以帮助我如何为该模型找到合适的自由度 与checkresiduals（）函数？以下是残差数据。 residuals |
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