R, 단 변량 시계열 시계열 예측

Question

현재 주어진 데이터 집합에서 시계열 예측을 수행해야하는 학교 프로젝트를 진행 중입니다. 저는이 작업을 수행하는 방법에 대해 수많은 예제를 찾아 보았습니다. 그러나 발견 한 모든 예제에는 데이터를 기록하는 데이터 세트 (예 : 한 달에 한 번 15 년 동안)가 들어 있습니다. 교수가 저에게 제공 한 데이터 세트는 0.001 초마다 데이터를 기록했으며 동일한 초에 대해 여러 데이터 항목이 있습니다. 예를 들어, 데이터 끝에는 .02500 초 동안 다섯 가지 항목이 있습니다.

단 변량 시계열에 대한 나의 이해는 매월 또는 1 초마다와 같이 특정 시간대에 측정을하는 시계열입니다. 데이터 집합 (adeno)에 대한 시계열 예측을 시도 할 때마다 코드 아래에 오류가 표시됩니다.

> fit <- auto.arima(adeno) 
Error in auto.arima(adeno) : 
    auto.arima can only handle univariate time series 

어디에서 잘못 될지 또는 내가 오해하고 있다는 것을 누군가에게 알릴 수 있습니까? 나는 R에서 ts() 명령을 사용하여 데이터 집합을 시계열로 변환하려고 시도했지만 그 후에도 aunivariate 시계열이 아니기 때문에 잘못된 것을 수행하고 있어야합니다.

Answer 1

오류 란 의미는 무엇입니까? auto.arima은 단 변수의 시계열 만 처리 할 수 ​​있습니다. 데이터 세트에 시간 단위마다 항목이 여러 개 있다고 언급 했으므로 ts을 사용하여 변환하면 다 변수 시계열입니다. 당신의 라인을 따라 뭔가 할 수있는 : 코멘트 섹션에서 두 번째 질문을 해결하기 위해

adenoTS = ts(adeno) 
arima_fit = auto.arima(adenoTS[,1]) 

를, 내가 데모의 airquality 데이터 집합을 사용 :

require(forecast) 
# Convert as time series 
airTS = ts(airquality) 
# Plot multivariate ts 
plot(airTS[,1:4]) 
# Run auto.arima on a single ts 
arima_fit = auto.arima(airTS[,3]) 
# Forecast for the next 10 time units 
arima_forecast = forecast(arima_fit, h = 10) 
# Plot forecasts 
plot(arima_forecast) 

forecast()forecast 패키지는 예상 할 수 있습니다 다음 시간은 h입니다. 이 경우 "시간 단위"의 의미는 airTS = ts(airquality) 단계에서 시계열을 정의한 방법에 따라 다릅니다. 여기서는 올바르게 변환하는 것을 신경 쓰지 않았지만, ts()에 start = 및 frequency = 인수를 추가하여 시작 시간과 빈도를 지정할 수 있습니다.

forecast의 plot 방법을 사용하면 예측 결과를 계획 할 수 있습니다. ?plot.forecast을 참조하십시오.