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我正在尝试在一些月度时间序列数据上运行一些模型。时间序列数据的长度不相等，也不是从同一月开始/结束。我拥有的是一个数字月份列和一个数字年份列。我从这两个变量中创建了一个时间序列，并从中制作了一个tsibble，以便我可以使用该fable包。这就是我正在做的处理时间序列数据，

我在这里发布模拟数据。

# Packages
library(tidyverse)
library(tsibble)
library(fable)
library(fabletools)

# Simulated data
id <- c(rep (222, 28), rep(111, 36), rep(555, 16))
year <- c(rep(2014, 12), rep(2015, 12), rep(2016, 4), 
          rep(2014, 12), rep(2015, 12), rep(2016, 12), 
          rep(2015, 12), rep(2016, 4))
mnt <- c(seq(1, 12, by = 1), seq(1, 12, by = 1), seq(1, 4, by = 1),
         seq(1, 12, by = 1), seq(1, 12, by = 1), seq(1, 12, by = 1),
         seq(1, 12, by = 1), seq(1, 4, by = 1))
value <- rnorm(80, mean = 123, sd = 50)
dataf <- data.frame(id, mnt, year, value)

为了使它成为一个tsibble我正在将我的月份变量mnt转换为一个字符，

dataf$mnt[dataf$mnt == 1] <- "Jan"
dataf$mnt[dataf$mnt == 2] <- "Feb"
dataf$mnt[dataf$mnt == 3] <- "Mar"
dataf$mnt[dataf$mnt == 4] <- "Apr"
dataf$mnt[dataf$mnt == 5] <- "May"
dataf$mnt[dataf$mnt == 6] <- "Jun"
dataf$mnt[dataf$mnt == 7] <- "Jul"
dataf$mnt[dataf$mnt == 8] <- "Aug"
dataf$mnt[dataf$mnt == 9] <- "Sep"
dataf$mnt[dataf$mnt == 10] <- "Oct"
dataf$mnt[dataf$mnt == 11] <- "Nov"
dataf$mnt[dataf$mnt == 12] <- "Dec"

将月份和年份加在一起

dataf %>% unite("time", mnt:year, sep = " ")

做个小事

tsbl <- as_tsibble(dataf, index = time, key = id)

在这一点上，我有这个错误，

> tsbl <- as_tsibble(dataf, index = time, key = id)
Error: `var` must evaluate to a single number or a column name, not a function
Call `rlang::last_error()` to see a backtrace.

剩下的代码是这样的，

# Fitting arima 
fit <- tsbl %>%
  fill_gaps(b = 0) %>% 
  model(
    arima = ARIMA(value),
  )
fit

# One month ahead forecast
fc <- fit %>%
  forecast(h = 1)
fc

# Accuracy measure
accuracy_table <- accuracy(fit)

知道如何预处理我的数据以从fable包中运行预测模型吗？

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1 回答 1

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您在创建time列时有两个小问题。首先是您没有将结果重新分配回dataf数据框，而只是将结果发布到控制台。解决该问题将解决您发布的错误。

下一部分是您需要兼容的数据类型。一个角色是不够的，你会需要类似tsibble函数的东西yearmonth()来完成工作。为此，您会看到我颠倒了您的unite()通话顺序。

相关部分：

dataf <- dataf %>% unite("time", c(year, mnt), sep = " ") %>%
  mutate(time = yearmonth(time))
于 2019-11-21T15:21:16.283 回答