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私の時系列データには、次のように日時と温度の列が含まれています。

rn25_29_o:

  ambtemp                  dt
1   -1.96 2007-09-28 23:55:00
2   -2.02 2007-09-28 23:57:00
3   -1.92 2007-09-28 23:59:00
4   -1.64 2007-09-29 00:01:00
5   -1.76 2007-09-29 00:03:00
6   -1.83 2007-09-29 00:05:00

中央値平滑化機能を使用して、不正確な測定が原因で発生する小さな変動を強調しています。

unique_timeStamp <- make.time.unique(rn25_29_o$dt) 
temp.zoo<-zoo(rn25_29_o$ambtemp,unique_timeStamp)
m.av<-rollmedian(temp.zoo, n,fill = list(NA, NULL, NA))

その後、中央値平滑化の出力は、次のコードを使用して時間モデルを構築し、予測を達成するために使用されます。

te = (x.fit = arima(m.av, order = c(1, 0, 0)))
# fit the model and print the results
x.fore = predict(te, n.ahead=50)

最後に、次のエラーが発生します。

seq.default(head(tt, 1), tail(tt, 1), deltat) のエラー:「by」引数が小さすぎます

参考までに、独自の時系列データを使用することで、モデル化および予測機能が正常に動作します。

このエラーについて教えてください。

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この問題は、zoo パッケージのプロパティが原因で発生しました。

したがって、コードは次のように修正できます。

Median_ambtemp <- rollmedian(ambtemp,n,fill = list(NA, NULL, NA))                                      te = (x.fit = arima(Median_ambtemp, order = c(1, 0, 0)))   
# fit the model and print the results
x.fore = predict(te, n.ahead=5)
于 2014-07-20T19:03:03.870 に答える