Question

我是R的新手并且发现这个网站非常有帮助，所以这是我的第一个发布的问题。感谢您的帮助并感谢本网站的智慧。

背景：从每周5年的销售数据开始，根据每周销售情况制定未来生产预测，并确保年度季节性非常强劲。确定起点：

auto.fit <- auto.arima(arima.ts, stepwise=FALSE, parallel=TRUE, num.cores=6, trace=TRUE )
> ARIMA(2,1,2)(0,0,1)[52] with drift.

现在，我希望通过在数据中直观绘制多个“窗口”并与实际值进行比较来证明准确性。（这包括记录AIC值。）换句话说，函数以编程的间隔循环数据，将预测重新计算/绘制到同一图上。当我的窗口从数据的头部开始时，它正确绘制。现在我正在看一个移动的104周窗口，结果全部从第104次观察开始重叠。

require(forecast)   ##[EDITED for simplified clarity]

data <- rep(cos(1:52*(3.1416/26)),5)*100+1000+c(1:26,25:0)

# Create the current fit on data and predict one year out
plot(data, type="l", xlab="weeks", ylab="counts",main="Overlay forecasts & actuals",
     sub="green=FIT(1-105,by 16) wks back & PREDICT(26) wks, blue=52 wks")
result <- tryCatch({
  arima.fit <- auto.arima(tail(data,156)) 
  arima.pred <- predict(arima.fit, n.ahead=52)
  lines(arima.pred$pred, col="blue")
  lines(arima.pred$pred+2*arima.pred$se, col="red")
  lines(arima.pred$pred-2*arima.pred$se, col="red")
}, error = function(e) {return(e$message)} )  ## Trap error

# Loop and perform comparison plotting of forecast to actuals
for (j in seq(1,105,by=16)) { 
  result <- tryCatch({
    ############## This plotted correctly as "Arima(head(data,-j),..."
    arima1.fit <- auto.arima(head(tail(data,-j),156))
    arima1.pred <- predict(arima1.fit, n.ahead=52)
    lines(arima1.pred$pred, col="green", lty=(numtests %% 6) + 1 )
  }, error = function(e) {return(e$message)}) ## Trap errors
}

当所有预测都包含在文件头部时，图表是准确的，但是，由于样本量不断缩小，AIC在预测窗口之间无法比较。

问题：如何按照3年滚动窗口（156个观测值）计算的程序间隔显示完整的5年销售数据和叠加预测？

使用滚动窗口方法记录的AIC值是可比较的，但所有预测覆盖从观察157开始。我尝试将数据制作成时间序列并发现初始数据在时间轴上正确绘制，但预测是不是时间序列，所以他们没有显示。

Answer 1

这在另一篇帖子Is there an easy way to revert a forecast back into a time series for plotting?

中得到了解答

这最初是作为两个独特的问题发布的，但它们的答案相同。

正在解决的核心问题是＆＃34;如何将原始时间戳恢复为预测数据＆＃34;。我通过试验和错误学到的是＆＃34;配置，然后永远不会失去时间序列属性＆＃34;通过应用这些步骤：

1：制作时间序列使用ts（）命令创建时间序列 2：设置时间序列使用＆＃39;窗口（）＆＃39;在＆＃39; for（）＆＃39;中创建时间序列的子集环。使用＆＃39; start（）＆＃39;和＆＃39;结束（）＆＃39;在数据上显示时间轴位置 3：预测时间序列使用＆＃39; forecast（）＆＃39;或者＆＃39;预测（）＆＃39;按时间序列进行操作 4：绘制时间序列绘制时间序列时，时间轴将使用lines（）命令正确对齐其他数据。 {绘图选项是用户偏好。}

预测将在正确的时间轴位置绘制历史数据。

代码在这里：Is there an easy way to revert a forecast back into a time series for plotting?

如何将多个数据子集预测预测绘制到单个图上

1 个答案: