冬季&x27；s方法在R中的结果精度

我有以下数据

yt=c（3.234,3.656,3.895,5.348,7.751,8.494,7.270,5.210,4.218,4.259,4.209,4.946，
3.845, 4.433, 4.554, 6.161, 9.356, 9.516, 7.750, 5.474, 4.915, 4.687, 5.035, 5.766,
4.731, 5.267, 5.672, 7.479, 9.958, 10.852, 9.155, 6.673, 5.374, 5.191, 5.231, 6.068,
4.984, 6.073, 6.511, 8.209, 11.384, 12.604, 9.627, 8.033, 7.577, 5.532, 5.526, 6.535,
5.418, 5.830, 7.962, 9.996, 14.235, 14.993, 12.137, 9.278, 7.289, 6.838, 7.058, 6.888,
5.609, 7.056, 8.616, 11.353, 14.565, 14.924, 13.180, 10.547, 9.318, 8.173, 8.951, 9.533,
7.149, 8.550, 9.436, 12.796, 17.202, 18.356, 15.994)
yt=ts（数据=yt，开始=2012，结束=2018，频率=12）

我的目标是做一个分析（准确度）和预测（和minitab做的一样）。 在迷你表中

准确度结果为

现在，如果我在R中应用

forecast

库

库（预测）
冬季=Holtwiners（x=yt，α=0.2，β=0.2，γ=0.2，季节性=“加法”）
#或预测
冬季F=hw（y=yt，季节性=“添加剂”，α=0.2，β=0.2，γ=0.2）
#----winterf的应用精度-----
精度（F）#产生误差
[1] 型号：ETS（A、A、A）
ets中的误差（x，“AAA”，α=α，β=β，γ=γ，φ=φ，：
无法安装任何型号
#----冬季应用精度-----
准确度（冬季）
精度错误。默认值（holt5）：
第一个参数应该是预测对象或时间序列。

一方面，我知道R为alpha、beta和gamma选择了最佳值，但我想手动添加它

是否有办法修复此错误？我是否做错了什么？

注意：在minitab中，我只需输入值，它就会自动生成精度表

---

winter

对象在调用

accurity

之前需要经过

forecast

f1 <- forecast(winter)
accuracy(f1)
#>                       ME      RMSE       MAE       MPE    MAPE      MASE
#> Training set 0.007231816 0.9710458 0.7445564 -1.909893 9.60479 0.7316624
#> ACF1
#> Training set 0.6804071

f1 ME RMSE MAE MPE MAPE MASE
#>训练集0.007231816 0.9710458 0.7445564-1.909893 9.60479 0.7316624
#>ACF1
#>训练集0.6804071

有趣的是，minitab的MAPE（9.80159）有没有办法等于R（9.60479）的结果？