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我现在使用 R 中的“vars”包来检查两个时间序列之间的相互关系。具体来说，我们的数据有 66 个时间点。我将其分为测试样本（1-60 次观察）和保留样本（61-66 次观察）。我想在同一个图中绘制所有 66 个观测值的预测值与所有 66 个观测值的原始分数沿着相同的尺度（从 1 到 66），以比较模型拟合。但是我没有使用 par 和 layout 功能这样做。如果您能给我一些指示，我们将不胜感激。

下面是我的 R 代码：

library("vars")
setwd("c:$temp")  
filename<-"data.txt"
full<-read.table(filename,header=TRUE,sep="\t")
env<-full[1:60,]
varlag1<-VAR(env,p = 2,type = "const");
summary(varlag1)
plot(varlag1)
predict<-predict(varlag1,n.ahead=6,ci=0.95)
list(predict)
raw_v1<-full[1:66,1]
plot(predict,names="v1",lwd=3)
par(new=TRUE)
plot(as.ts(raw_v1),lwd=1)
raw_v2<-full[1:66,2]
plot(predict,names="v2",lwd=3)
par(new=TRUE)
plot(as.ts(raw_v2),lwd=1)
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1 回答 1

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它看起来并不像您想要的那样漂亮，但我想您正在寻找这样的东西？

pred1<-c(env[,"v1"], predict$fcst$v1[,1])

pred2<-c(env[,"v2"], predict$fcst$v2[,1])

pred3<-c(env[,"v3"], predict$fcst$v3[,1])

ts.plot(cbind(pred1,raw_v1), col=1:2, lwd=2)

ts.plot(cbind(pred2,raw_v2), col=1:2, lwd=2)

ts.plot(cbind(pred3,raw_v3), col=1:2, lwd=2)

于 2013-09-29T20:39:13.823 回答