我有一个数据框（长3575个观测值），其中有两列，日期和氧气浓度。日期采用YYYY-MM-DD格式，使用25年，氧气值是介于0.05到7.5之间的数字。我正在尝试使用tsoutliers包在数据集中找到异常值，而我的问题是语法而不是数据本身的值。
我首先在此代码中使用了auto.arima函数：
auto.arima(Site7$Oxygen, seasonal = TRUE, stepwise = FALSE)
对于无法给出最小的可复制示例感到遗憾，但是鉴于数据和测试的规模，将其全部放入此处非常困难。
对于结果，我得到了：
Series: Date$Oxygen
ARIMA(3,1,2)
Coefficients:
ar1 ar2 ar3 ma1 ma2
0.2988 0.2439 0.1431 -0.4348 -0.5259
s.e. 0.0947 0.0686 0.0316 0.0948 0.0772
sigma^2 estimated as 0.5999: log likelihood=-4145.53
AIC=8303.06 AICc=8303.09 BIC=8340.15
现在，当我尝试可视化加法异常值时，我将tso（）命令与以下代码一起使用：
AOoutliers <- tso(Date$Oxygen,types = "AO", maxit = 10, tsmethod = c("arima"), args.tsmethod = list(order =c(3,1,2)))
我现在有这个错误，我似乎无法弄清：
tso0中的错误（x = y，xreg = xreg，cval = cval，delta = delta，n.start = n.start，：尝试从没有插槽的基本类（“数字”）的对象中获取插槽“ y”
任何帮助将不胜感激。谢谢。