为什么我使用 Croston 方法的预测总是不变的？

如何解决为什么我使用 Croston 方法的预测总是不变的？

我正在使用库 tsintermittent 来预测缓慢移动的需求项目的需求。我使用了 36 个月的观察结果，您可以在代码中看到它们。

我想使用函数 crost() 在观察后预测接下来的 10 个月，因此我执行了以下代码：

prueba5_1 <- c(0,5,5480,1520,3001,1001,3000,2000,1000,1,0)
prueba5_1_ts <- ts(prueba5_1,start = c(2017,12),end = c(2020,11),frequency = 12)
prueba5_1_ts_crost <- crost(prueba5_1_ts,h = 10,outplot = 1)$frc.out

我已经知道，当我使用 $frc.out 时，我可以获得我的预测输出，这就是为什么我很奇怪接下来的 10 个月会显示如下相同的值：

[1] 808.3602 808.3602 808.3602 808.3602 808.3602 808.3602 808.3602 808.3602 808.3602 808.3602

我刚开始尝试理解这种方法，但如果有人能指导我理解所有预测周期是否相同，或者我的代码是否有问题，那就太好了。

提前致谢。

解决方法

$frc.out 估计平均需求的预测。这意味着这是一个常数，因为 Croston 方法无法预测趋势或季节性。这篇文章广泛地解释了 crost 函数的作用。 https://stats.stackexchange.com/questions/127337/explain-the-croston-method-of-r