我试图使用auto.arima功能,但它无法正常工作。代码(已编辑):
dummydata <- c(-1.55993917397658, -1.17458854064119, -0.172676893969176, -0.301127105080973,
....
)
# Full data at http://pastebin.com/V93K30zG
aux_data <- ts(data = dummydata, frequency = 7)
plot(x=1:413, y=aux_data, type='l', xlim=c(1,440), ylim=c(-4,3))
# ARIMA
best_arima <- auto.arima(aux_data, ic="bic", allowdrift = FALSE)
# aux_pred <- predict(best_arima, n.ahead=14)
aux_pred <- forecast(best_arima, h=14)
pred_data <- aux_pred$mean
par(new=TRUE)
plot(x=c(414:427), y=pred_data, type='l', col="red", xlim=c(1,440), ylim=c(-4,3))
结果是无稽之谈:
我做错了什么?
答案 0 :(得分:2)
这是auto.arima
对季节性差异做出错误选择的示例。 (我的待办事项清单上的一个问题:http://robjhyndman.com/hyndsight/forecast7-part-2/)
您可以获得更好的结果,如下所示:
best_arima <- auto.arima(aux_data, D=1)
aux_pred <- forecast(best_arima, h=14)
plot(aux_pred, plot.conf=FALSE, fcol='red')