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私は R (およびプログラミング) が初めてで、216 の異なる製品について単純な指数平滑法予測を作成する必要があります。

例：

items <- dataset 

Date     A      B      C  
01-10    3      1      7 
02-10    4      2      0  
03-10    9      2      1 
04-10    8      1      3

私が得た：

for(i in 1:ncol(items)) { 
  col <- ts(items[,i]) 
  fcast <- ses(col, h=12) 
  write.table(fcast, file ="test.csv",sep=";", dec=",") 
} 

Error: not compatible with REALSXP

私はすべて間違っていますか、それとも正しい軌道に乗っていますか?...助けてください

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これはうまくいくはずです：

# library("forecast")
for(i in 1:ncol(items)) { 
  col <- ts(items[,i]) 
  fcast <- ses(col, h=12) 
  write.table(fcast, file =paste("test", i, ".csv", sep="") ,sep=";", dec=",") 
}

あなたのコードでエラーは発生しませんでした。

私の例itemでは、出力data.frameを見てくださいdput：

structure(list(Date = structure(1:4, .Label = c("01-10", "02-10", 
"03-10", "04-10"), class = "factor"), A = c(3L, 4L, 9L, 8L), 
    B = c(1L, 2L, 2L, 1L), C = c(7L, 0L, 1L, 3L)), .Names = c("Date", 
"A", "B", "C"), class = "data.frame", row.names = c(NA, -4L))

最初の列はどこにfactorあり、他の列はinteger

于 2013-09-05T08:51:27.230 に答える