Question

我一直在使用优秀的季节性＆＃39;用于X11 / X13 ARIMA分析的R包，但在series()调用中使用input$参数时，seas()调用会看到一些不稳定的行为。

fit_x <- seas(x = tv, x11 = "", forecast.maxlead = as.numeric(input$months),
forecast.probability = as.numeric(input$interval))
# R executes the above statement ok
x_fc <- series(fit_x, "forecast.forecasts")
# this doesn't work

fit_x <- seas(x = tv, x11 = "", forecast.maxlead = 12, forecast.probability = 0.90)
# R executes the above statement ok
x_fc <- series(fit_x, "forecast.forecasts")
# this does work

堆栈跟踪是：

Warning: Error in seas: object 'input' not found
Stack trace (innermost first):
    68: seas
    67: eval
    66: eval
    65: reeval
    64: series
    63: observeEventHandler [/Users/koen/Shiny R/Apps/html/server.R#93]
     1: runApp

任何见解？谢谢！

Answer 1

修改我的原始答案。我没有意识到你在谈论一个闪亮的输入元素（我想我应该阅读标题......）

问题是series函数会重新评估对海洋的调用，因此它会在input$months语句中使用eval，这将无效。

解决问题的两种简单方法：

通过强制seas保存预测输出来避免重新评估：
```
fit_x <- seas(x = AirPassengers, x11 = "", 
forecast.maxlead = as.numeric(input$months),
forecast.probability = as.numeric(input$interval), 
forecast.save = "fct") 
```
由于seas输出中已经存在预测，因此不需要重新评估，并且不应发生错误。除了解决问题，这也会使执行速度加倍。

将输入保存在中间变量中（好的，有点明显）：

a <- as.numeric(input$months)
b <- as.numeric(input$interval)
fit_x <- seas(x = AirPassengers, x11 = "", forecast.maxlead = a, forecast.probability = b)

＆＃34;季节性＆＃34;对于输入变量，R包不能很好用

1 个答案: