индекс за пределами

Question

Я продолжаю получать ошибку subscript out of bounds, но я не могу исправить проблему. я искал здесь и пробовал все предложения, но не смог заставить его работать.

Вот мои данные (это нужно будет вставить в CSV документ, чтобы заставить его работать правильно)

Quarter CEM NEM SEM EM 
08Q1 23285.19478 33851.5049 16612.74897 73831.11865 
08Q2 28746.65234 36133.13926 19650.86779 84750.47149 
08Q3 31306.72424 34726.6257 18931.68308 85034.80061 
08Q4 35534.98764 36786.73358 26812.4811 99137.19637 
09Q1 18889.66318 27347.66828 16173.98474 62626.50672 
09Q2 24981.56469 27186.82582 19944.4445 72144.77761 
09Q3 26648.05562 30284.12372 17786.01916 74726.1774 
09Q4 45733.05621 43851.78196 32518.24748 122203.5416 
10Q1 26103.14739 37187.99184 21580.88431 84872.02354 
10Q2 33326.57431 35790.52714 26937.67392 96054.77537 
10Q3 34553.94579 35046.35961 24186.5165 93849.93456 
10Q4 50752.13937 47939.07868 37689.16814 136380.3862 
11Q1 30401.16845 38433.89076 25417.26815 94252.32737 
11Q2 35396.77208 37045.54789 28602.19806 101044.518 
11Q3 43245.86706 37149.49302 32057.4195 112453.256 
11Q4 54705.70636 45084.67986 39003.08001 138807.2089 
12Q1 33865.62645 40807.17445 27391.7468 102091.1436 
12Q2 36675.59209 37814.89296 28043.09073 102568.8303 
12Q3 38210.15718 34849.98231 25624.06249 98839.36528 
12Q4 51115.28249 41412.00172 36676.70064 129249.4421 
13Q1 31155.85191 35508.49135 24455.95786 91207.28917 
13Q2 34861.70704 31634.15772 26425.44029 93060.79801 
13Q3 35171.02026 29256.66262 23245.385 87776.30512 
13Q4 49264.24215 38255.2727 36770.79968 124342.2055 
14Q1 31018.62745 33163.87212 22750.14068 87128.55797 
14Q2 32429.40978 29592.38391 28238.7409 90261.46195 
14Q3 33695.31508 27805.36967 24868.95593 86371.5614 

Тогда вот мой код (нужно будет изменить третью строку, где вы есть сохраненный документ)

library(forecast) 
library(tseries) 
M<-read.csv("~/R/mass.csv") 
N<-data.frame(M) 
deltaT<-1/4 
horiz<-4 
startY<-c(8,1) 
arima.force.seasonality<-"y" 
max.sdiff<-3 
N<-N[,-1] 
cnames<-c(colnames(N)) 
transform<-"log" 
if(transform=="log") 
    N<-log(N) else 
    NULL 
fcastmat<-matrix(0,nrow=horiz,ncol=ncol(N)) 
colnames(fcastmat)<-cnames 
rownames(fcastmat)<-c(1:horiz) 
N<-ts(N,start=startY,deltat=deltaT) 
for(i in 1:ncol(N)){ 
    G<-N[,i] 
    fweight<-function(x){ 
    PatX<-0.5+x 
    return(PatX)} 
    integ1<-integrate(fweight,lower=0.00,upper=1) 
    valinteg<-2*integ1$value 
    integvals<-rep(0,length.out=length(G)) 
    for(i in 1:length(G)){ 
    integi<-integrate(fweight,lower=(i-1)/length(G),upper=i/length(G)) 
    integvals[i]<-2*integi$value} 
    suppressWarnings(kpssW<-kpss.test(G,null="Level")) 
    suppressWarnings(ppW<-tryCatch({ppW<-pp.test(G,alternative="stationary")},error=function(ppW){ppW<-list(error="TRUE",p.value=0.99)})) 
    suppressWarnings(adfW<-adf.test(G,alternative="stationary",k=trunc((length(N)-1)^(1/3)))) 
    if(kpssW$p.value<0.05|ppW$p.value>0.05|adfW$p.value>0.05) 
    ndiffsW=1 else 
     ndiffsW=0 
    suppressWarnings(aaw<-auto.arima(G,max.D=max.sdiff,d=ndiffsW,seasonal="TRUE",allowdrift=FALSE,stepwise=FALSE,trace=TRUE,seasonal.test="ch")) 
    orderWA<-c(aaw$arma[1],aaw$arma[6],aaw$arma[2]) 
    orderWS<-c(aaw$arma[3],aaw$arma[7],aaw$arma[4]) 
    if(sum(aaw$arma[1:2])==0) 
    orderWA[1]<-1 else 
     NULL 
    if(arima.force.seasonality=="y") 
    if(sum(aaw$arma[3:4])==0) 
     orderWS[1]<-1 else 
     NULL else 
      NULL 
    stAW<-Arima(G,order=orderWA,seasonal=list(order=orderWS),method="ML") 
    parSW<-stAW$coef 
    WMAEOPT<-function(parSW){ 
    ArimaW<-Arima(G,order=orderWA,seasonal=list(order=orderWS),include.drift=FALSE,method="ML",fixed=c(parSW)) 
    errAR<-c(abs(resid(ArimaW))) 
    WMAE<-t(errAR)%*%integvals 
    return(WMAE)} 
    OPTWMAE<-optim(parSW,WMAEOPT,method="SANN",control=list(fnscale=1,maxit=5000)) 
    parS3<-OPTWMAE$par 
    ArimaW1<-Arima(G,order=orderWA,seasonal=list(order=orderWS),include.drift=FALSE,method="ML",fixed=c(parS3)) 
    fArimaW1<-forecast(ArimaW1,h=8,simulate=TRUE,fan=TRUE) 
    if(transform=="log") 
    fArimaWF<-exp(fArimaW1$mean[1:horiz]) else 
     fArimaWF<-fArimaW1$mean[1:horiz] 
    fcastmat[,i]<-fArimaWF 
    plot(fArimaW1,sub=cnames[i]) 
    lines(G,col="red",lwd=2) 
    lines(ts(append(fitted(Arimafit),fArimaW1$mean[1]),deltat=deltaT,start=startY),col="blue",lwd=2)} 

Благодарим за помощь!

Answer 1

Я не запускал ваш код, только что заметил, что у вас есть цикл for внутри другого цикла for, но оба с тем же именем переменной (i). Может быть вы начнете с изменения i - j во втором кружке?