楼主: cumtsid
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[问答] 预测不了啊愁死了救命啊 [推广有奖]

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楼主
cumtsid 发表于 2013-4-9 14:41:35 |AI写论文

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之前照着书上写的预测过一次虽然结果不大好好歹有图像,现在命令都通不过了呀。呀。呀!
根据《R语言时间序列中文教程》:
> x.fore=predict(x.fit,n.head=10)
> ts.plot(x,x.fore$pred)
错误于.cbind.ts(list(...), .makeNamesTs(...), dframe = dframe, union = TRUE) :
  非时间序列的长度不对
> 之前用这个成功过一次啊
又根据《时间序列分析及应用-R语言(2nd Edt)》:
> plot(x.fit,n.head=25,type='b',xlab='Time',ylab='AE/mV')
错误于min(x, na.rm = na.rm) : 'type'(list)参数不对   

又根据度娘知道提供的:
> nobs=length(x)
> fit=arima(x,order=c(0,1,1),xreg=1:nobs)
警告信息:
In stats:::arima(x = x, order = order, seasonal = seasonal, xreg = xreg,  :
  possible convergence problem: optim gave code=1
> fore=predict(fit, 15, newxreg=(nobs+1):(nobs+15))
> ts.plot(fore)
错误于xy.coords(x, NULL, log = log) :
  (串列)对象不能强制改变成'double'种类

我愁死了,你让我预测一下嘛





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关键词:Convergence seasonal converge possible predict 中文

沙发
cumtsid 发表于 2013-4-9 14:46:07
过去成功过一次结果也是一条直线。。。能不能得到那种跟原始曲线作对比的图啊

QQ截图20130409143713.png (46.32 KB)

不想要这种光往前预测几个点的

不想要这种光往前预测几个点的

QQ截图20130409143654.png (8.64 KB)

我想要这种跟原始作对比的预测

我想要这种跟原始作对比的预测

藤椅
cumtsid 发表于 2013-4-9 14:59:54
预测是一条直线是不是模型的问题啊我看书上有个(0,1,1)的预测结果也是一条直线。

板凳
Aharach 发表于 2013-4-10 08:06:29
楼主应该是用的forecast package? 貌似原作者说过,对于Predict函数,如果拟合的arima模型不比mean value predict 等 dummy prediction method 好的话,predict 函数的预测值是根据这些dummy prediction method 给出的,而不是你给出的arima模型。

报纸
showbox 发表于 2013-4-10 17:19:39
楼主的看一下数据的mode吧,mode不对会出错吧

地板
cumtsid 发表于 2013-4-11 13:46:13 来自手机
Aharach 发表于 2013-4-10 08:06
楼主应该是用的forecast package? 貌似原作者说过,对于Predict函数,如果拟合的arima模型不比mean value p ...
哦,应该就是这个问题了,我看着就像均值。还有啥其他函数好用么。能用arima的

7
cumtsid 发表于 2013-4-11 13:47:54 来自手机
showbox 发表于 2013-4-10 17:19
楼主的看一下数据的mode吧,mode不对会出错吧
好滴我看看

8
yudapigu 发表于 2014-9-17 23:06:13
我也和楼主出现了同样的问题,能请教一下怎么解决的吗

9
yudapigu 发表于 2014-9-18 12:46:24
.cbind.ts(list(...), .makeNamesTs(...), dframe = dframe, union = TRUE) :
  非时间序列的长度不对楼主找到这个错误的原因了吗?我进行ARIMA预测时候也出现这个问题了

10
板板22 发表于 2015-12-9 14:53:47
”ts.plot(x,x.fore$pred)“  这个指令本身就是错误的。网上很多关于时间序列预测后绘图的指令都是这个形式,
我想可能是最初写这个指令的人一时手误,后面的人就跟风了。。。
正确指令   ts.plot(c(x,x.fore$pred))   
因为x和x.fore$pred是两种不同的序列,x是原来的时间序列,x.fore$pred是预测到的时间序列
按照楼主的意思,这里把两个连在一起,并用不同的颜色设置。

不过
#pre2=forecast.Arima(m1,h=10,level=c(0.95))   
#plot.forecast(pre2)
有完全一样的效果



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