R语言Auto ETS

R语言中的"AutoETS"通常指的是auto.arima函数和ets函数的结合使用，这两个函数分别用于时间序列分析中的自回归整合滑动平均模型（ARIMA）和指数平滑状态空间模型（ETS）。ARIMA模型广泛应用于季节性数据的预测，而ETS模型则适合处理趋势、季节性和误差项的变化。

1. `auto.arima()`：这个函数自动寻找最佳的ARIMA(p,d,q)模型参数组合，其中p是自回归阶数，d是差分阶数，q是移动平均阶数。它通过比较残差的自相关图和偏自相关图来确定最合适的模型。

2. `ets()`：它是对指数平滑法的封装，可以处理三种基本的误差类型（Additive, Multiplicative, and Seasonal），并自动选择最适合的数据模式。

在R中，如果你有一个时间序列数据集，想要快速找出适合的模型来进行预测，可能会先用`auto.arima()`找到基础的时间序列结构，然后用`ets()`检查是否需要加入指数平滑成分。这样结合起来使用，能够简化模型选择的过程，并提高预测的准确性。