интерпретации даты с автоматической модели ARIMA

Ниже мой код,интерпретации даты с автоматической модели ARIMA

auto<-auto.arima(x) 
auto_for<-forecast(auto,h=30) 

> auto_for$x 
Time Series: 
Start = 1 
End = 74 
Frequency = 1 
[1] 151 151 151 151 151 219 465 465 465 465 465 743 743 743 743 743 743 743 743 743 743 743 
[23] 743 743 743 743 743 743 743 829 829 829 829 829 829 1004 1004 1004 1424 1424 1424 1822 1941 1941 
[45] 1941 1941 1941 1941 1941 2076 2076 2252 2252 2252 2252 2252 2252 2252 2252 2252 2252 2252 2252 2940 2940 2940 
[67] 2940 2940 3134 3134 3134 3207 3207 3465 

> auto_for 
    Point Forecast Lo 80 Hi 80 Lo 95 Hi 95 
75  3510.397 3359.577 3661.217 3279.738 3741.056 
76  3555.795 3342.503 3769.086 3229.594 3881.996 
77  3601.192 3339.964 3862.419 3201.679 4000.705 
78  3646.589 3344.949 3948.229 3185.271 4107.907 
79  3691.986 3354.743 4029.230 3176.217 4207.755 
80  3737.384 3367.952 4106.815 3172.387 4302.380 
81  3782.781 3383.749 4181.812 3172.515 4393.047 
82  3828.178 3401.595 4254.761 3175.776 4480.580 
83  3873.575 3421.116 4326.035 3181.599 4565.552 
84  3918.973 3442.039 4395.907 3189.565 4648.380 
85  3964.370 3464.157 4464.582 3199.361 4729.379 
86  4009.767 3487.312 4532..741 4808.793 
87  4055.164 3511.376 4598.953 3223.512 4886.817 
88  4100.562 3536.246 4664.878 3237.515 4963.608 
89  4145.959 3561.836 4730.081 3252.621 5039.297 
90  4191.356 3588.077 4794.635 3268.720 5113.992 
91  4236.753 3614.908 4858.599 3285.722 5187.785

У меня есть прогнозируемое значение, но я не в состоянии получить даты от модели. Даты также отсутствуют в графике, и он изменился с 0 на 91, а не на мои фактические даты. Я использовал переменную xts при запуске.

Update:

> a<-ts(ana) 
> a 
Time Series: 
Start = 1 
End = 68 
Frequency = 1 
    final.day final.cumsum135 
1  16535    318 
2  16536    318 
3  16537    318 
4  16538    318 
5  16539    318 
6  16540    318 
7  16541    318 
8  16542    318 
9  16543    318 
10  16544    318 
11  16545    318 
12  16546    318 
13  16547    318 
14  16548    318 
15  16549    318 
16  16550    318 
17  16551    318 
18  16552    318 
19  16553    318 
20  16554    318 
21  16555    318 
22  16556    318 
23  16557    318 
24  16558    318 
25  16559    318 
26  16560    369 
27  16561    369 
28  16562    369 
29  16563    369 
30  16564    369 
31  16565    369 
32  16566    369 
33  16567    369 
34  16568    369 
35  16569    369 

> auto<-arima(a) 
Error in arima(a) : only implemented for univariate time series

Есть ли способ я могу получить обратно даты здесь?

источник

2015-06-30 Gayu

Прочтите файл справки. 'auto.arima' требует объект' ts'. Когда вы используете какой-либо другой объект, не ожидайте, что он узнает, что делать. –

@RobHyndman Вы видите обновленный вопрос? Когда я использую объект ts, мои дни меняются, как показано в обновленном вопросе, и после этого, когда я применяю модель аримы, я получаю ошибку, например Ошибка в arima (a): реализована только для одномерных временных рядов – Gayu

Как @RobHyndman сказал, прочитайте справку для ts и xts, не ожидайте, что ts поймет xts все время. В обновленном вопросе попробуйте: 'auto <-arima (a $ final.day)' – Robert

Ежедневная серия Whit, иногда устанавливаемая и прогнозируемая «потерянная» дата. Вы можете получить даты вручную, используя индекс:

y=x # x is your xts series 
n=length(y) 
model_a1 <- auto.arima(y) 
# the plot 
plot(x=1:n,y,xaxt="n",xlab="") 
axis(1,at=seq(1,n,length.out=20),labels=index(y)[seq(1,n,length.out=20)], 
    las=2,cex.axis=.5) 
lines(fitted(model_a1), col = 2) 
#the forecast 
auto_for<-forecast(model_a1,h=30) 
fcs=xts(auto_for$mean,seq.Date(as.Date(index(y)[n]),by=1,length.out=30)) 
fcs

источник

2015-06-30 21:53:04 Robert

Я не понимаю здесь x и n. Не могли бы вы рассказать об этом? – Gayu

интерпретации даты с автоматической модели ARIMA

ответ

Смежные вопросы