Rの時系列プロットに問題があります。より具体的には、予測のあるものです。
これがデータ セットです。中央イングランド温度 (CET) データ セットから取得した気象データです。過去 6 年間だけを含めるように切り取り、月ごとの平均気温を含めています。
Year JAN FEB MAR APR MAY JUN JUL AUG SEP OCT NOV DEC
2007 7.0 5.8 7.2 11.2 11.9 15.1 15.2 15.4 13.8 10.9 7.3 4.9
2008 6.6 5.4 6.1 7.9 13.4 13.9 16.2 16.2 13.5 9.7 7.0 3.5
2009 3.0 4.1 7.0 10.0 12.1 14.8 16.1 16.6 14.2 11.6 8.7 3.1
2010 1.4 2.8 6.1 8.8 10.7 15.2 17.1 15.3 13.8 10.3 5.2 -0.7
2011 3.7 6.4 6.7 11.8 12.2 13.8 15.2 15.4 15.1 12.6 9.6 6.0
2012 5.4 3.8 8.3 7.2 11.7 13.5 15.5 16.6 13.0 9.7 6.8 4.8
ただし、私のデータセットには年の列がありません。問題があるため、行名として1〜6をリストしているだけです。
関数を使用しましarima()た。データセットは data と呼ばれます
m <- arima(data, order = c(2, 0, 0), seasonal = list(order = c(1, 0, 0)))
季節の部分で他の数値を使用しましたが、これは最も低い AIC を示します。
私はそれから使用しました
pm <- predict(m, n.ahead = 12, se.fit = TRUE)
ts.plot(cbind(f, pm$pred, pm$pred-2*pm$se, pm$pred+2*pm$se), col = ("black", "black", "red", "red"))
これにより、この特定のモデルの 95% の予測間隔で時系列プロットが生成されます。
ただし、次のエラーが表示されます。
Error in xy.coords(x = matrix(rep.int(tx, k), ncol = k), y = x, log = log) :
(list) object cannot be coerced to type 'double'
どんな助け/提案も大歓迎です。