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現在、R の「vars」パッケージを使用して、2 つの時系列間の相互関係を調べています。具体的には、データには 66 の時点があります。テストサンプル (1 ～ 60 回の観測) とホールドアウトサンプル (61 ～ 66 回の観測) に分けました。モデルの適合度を比較するために、66 個すべての観測値の予測値を同じスケール (1 から 66) に沿って 66 個すべての観測値の生スコアでプロットしたいと考えています。しかし、私はパーとレイアウト機能でそうすることができませんでした. よろしければ、ご教示いただけますと幸いです。

以下は私のRコードです：

library("vars")
setwd("c:$temp")  
filename<-"data.txt"
full<-read.table(filename,header=TRUE,sep="\t")
env<-full[1:60,]
varlag1<-VAR(env,p = 2,type = "const");
summary(varlag1)
plot(varlag1)
predict<-predict(varlag1,n.ahead=6,ci=0.95)
list(predict)
raw_v1<-full[1:66,1]
plot(predict,names="v1",lwd=3)
par(new=TRUE)
plot(as.ts(raw_v1),lwd=1)
raw_v2<-full[1:66,2]
plot(predict,names="v2",lwd=3)
par(new=TRUE)
plot(as.ts(raw_v2),lwd=1)
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あなたが望むほどきれいには見えませんが、あなたが探しているのはこのようなものだと思いますか?

pred1<-c(env[,"v1"], predict$fcst$v1[,1])

pred2<-c(env[,"v2"], predict$fcst$v2[,1])

pred3<-c(env[,"v3"], predict$fcst$v3[,1])

ts.plot(cbind(pred1,raw_v1), col=1:2, lwd=2)

ts.plot(cbind(pred2,raw_v2), col=1:2, lwd=2)

ts.plot(cbind(pred3,raw_v3), col=1:2, lwd=2)

于 2013-09-29T20:39:13.823 に答える