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我有一些关于不定期发生的事件的数据，其中唯一重要的是顺序。我试图通过将一系列连续整数声明为我的时间索引来使用 tidyverts 宇宙中的一些函数（它替换了预测包）。我收到了一个我不明白的错误：

 Error in UseMethod("measured_vars") : 
  no applicable method for 'measured_vars' applied to an object of class "c('double', 'numeric')"

“measured_vars”函数在 tsibble 包中。（ACF 和 autoplot 来自feasts）。它的文档如下：

Usage
measured_vars(x)

Arguments
x   
A tbl_ts.

Examples
measured_vars(pedestrian)

这让我觉得没有帮助。measure_vars 是一个通用函数。它有一种方法：measured_vars.tbl_ts* 我的对象属于 tbl_ts 类。GetAnywhere 报告它是 tsibble 命名空间中的 S3 方法：

function (x) 
{
    all_vars <- names(x)
    key_vars <- key_vars(x)
    idx_var <- index_var(x)
    setdiff(all_vars, c(key_vars, idx_var))
}
<bytecode: 0x0000023673afa460>
<environment: namespace:tsibble>

此代码产生相同的错误：

library("fpp3")
ind. <-1:4
data.  <-c(3,2,6,6)
data_ts <- as_tsibble(data.frame(ind., data.), index = "ind.")
autoplot(ACF(data_ts$data.))

我认识到抛出错误的函数measured_vars，说它需要一个 tsibble，我将它交给 tsibble 中的一列。但是 feasts::ACS 也说它想要一个 tsibble，我不相信它是在要求嵌套的 tsibble。

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The ACF function expects the first parameter to be a tibble, and the second to be the variable name. You cannot pass in a column. Use

autoplot(ACF(data_ts, data.))

I don't seem to see any other runnable code in your question so it's not clear what the first problem is, but do be mindful of the data types specified in the help pages. You can pass a tsibble to measured_vars

measured_vars(data_ts)
# [1] "data."

Note that these have different classes

class(data_ts)
# [1] "tbl_ts"     "tbl_df"     "tbl"        "data.frame"
class(data_ts$data.)
# [1] "numeric"
于 2021-10-27T05:14:37.093 回答