R时序预测报错 x is not a vector or univariate time series

使用R的auto.arima进行时序预测，做到ADF时指令为“adf.test(hx)”，结果报错“x is not a vector or univariate time series”，我的数据是一列时间一列数值的，然后将指令更改为adf.test(data$数值)，仍然报错为“类别为'closure'的对象不可以取子集”，求助，这种情况要怎么解决。

谢荣666 发表于 2020-9-24 14:23
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1. library(readxl)
   
2. library(tseries)
   
3. 
   
4. hx <- read_xlsx("时序.xlsx")
   
5. hx <- ts(hx$词频)
   
6. 
   
7. plot(hx,col=4,lwd=2,pch=8,type="o")
   
8. #ADF检验和白噪声LB检验【在这一步报错】
   
9. adf.test(hx)
   
10. for(i in 1:4) print(Box.test(hx,type="Ljung-Box",lag=3*i))
    
11. 
    
12. #绘制自相关和偏自相关图
    
13. opar<-par(mfrow=c(2,1))
    
14. acf(hx,col=4,lwd=2)
    
15. pacf(hx,col=4,lwd=2)
    
16. par(opar)

复制代码

要把数据转为ts类型吧

用class命令看下数据是什么格式。提取后用as.numeric更改下数据类型。

crystal8832 发表于 2020-9-24 13:09
用class命令看下数据是什么格式。提取后用as.numeric更改下数据类型。

要怎么更改，具体什么代码啊/笑哭

crystal8832 发表于 2020-9-24 13:09
用class命令看下数据是什么格式。提取后用as.numeric更改下数据类型。

可以详细解释下吗

谢荣666 发表于 2020-9-24 14:08
可以详细解释下吗

同学，要是方便的最好还是把你的代码发出来，还有数据文件，不然这样根本无法判断……

#转换为时间序列格式，绘制时序图
hx=ts(hx)
plot(hx,col=4,lwd=2,pch=8,type="o")

#ADF检验和白噪声LB检验【在这一步时出现问题】
adf.test(hx)
for(i in 1:4) print(Box.test(hx,type="Ljung-Box",lag=3*i))

#绘制自相关和偏自相关图
opar<-par(mfrow=c(2,1))
acf(hx,col=4,lwd=2)
pacf(hx,col=4,lwd=2)
par(opar)

#转换为时间序列格式，绘制时序图
hx=ts(hx)
plot(hx,col=4,lwd=2,pch=8,type="o")

#ADF检验和白噪声LB检验【在这一步报错】
adf.test(hx)
for(i in 1:4) print(Box.test(hx,type="Ljung-Box",lag=3*i))

#绘制自相关和偏自相关图
opar<-par(mfrow=c(2,1))
acf(hx,col=4,lwd=2)
pacf(hx,col=4,lwd=2)
par(opar)

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