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问仅在单变量时间序列上实现
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Stack Overflow用户

提问于 2019-04-22 01:51:20

回答 1查看 2.8K关注 0票数 0

我正在尝试对我的数据集进行时间序列分析。最初，我的数据集具有以下属性。

[1] "Customer"        "Customer.No"     "Shop"            "Invoice"        
[5] "Quantity"        "Sales"           "Cash.Amt"      "Credit.Card.Amt"
[9] "Net.Sales"       "Mens.Wear"       "Womens.Wear"     "Kids.Wear"      
[13] "Foot.Wear"       "Fragrant"        "Class"           "Date"           
[17] "Year"            "Month"

但我只在我的数据集中使用了一年&销售额来实现时间序列。当我尝试运行arima函数时，它给出这个错误“只对单变量时间序列执行”

data.ts<- as.ts(myData) 
is.ts(data.ts) 
class(data.ts) 
plot(data.ts) 
frequency(data.ts) 
plot(log(data.ts)) 
plot(diff(log(data.ts))) 
acf(data.ts) 
acf(diff(log(data.ts))) 
#p=0 
pacf(diff(log(AirPassengers)))
#q=0
fit <- arima(log(data.ts), c(0, 1, 0), seasonal = list(order = c(0, 1, 0), period = 1))

谁能告诉我，我是否采用了正确的属性来实现时间序列？另外，为什么会出现这个错误？我该如何解决这个问题呢？

这是我的数据集的前6个观察结果。

   Sales  Year
[1,]   707  2016
[2,]   306  2016
[3,]   394  2016
[4,]   306  2016
[5,]   491  2016
[6,]   306  2016

年份是2016年、2017年和2018年，这三个年份的销售额不同。

time-series

arima

回答 1

Stack Overflow用户

回答已采纳

发布于 2019-04-24 07:23:26

您之所以收到这个错误，是因为您正在将一个数据帧传递给arima()函数，而它需要的是一个单变量时间序列。您可以通过正确定义时间序列来消除错误，如下所示：

data.ts <- as.ts(myData$Sales)

然后，您可以调用arima()函数。

fit <- arima(log(data.ts), c(0, 1, 0), seasonal = list(order = c(0, 1, 0), period = 1))

然而，我不确定这是否就是你想要的结果。您的数据中有多个2016年的值，根据数据集中的列名，您可以获得每月的数据。如果是这种情况，我怀疑设置period = 1将导致不期望的结果，因为当您有每月数据时，您将指示周期1，而周期1通常表示年度数据。您可以查看?ts以了解更多信息，但如果您有每月数据，则需要以这种方式定义时间序列：

data.ts <- ts(myData$Sales, frequency = 12, start = c(2016,1))

这表示您拥有从2016年第一个月(start = c(2016,1))开始的月度数据(frequency = 12)。再举一个例子，如果你的月度数据是从2016年4月开始的，你应该设置frequency = 12和start = c(2016,4)。

票数 1

页面原文内容由Stack Overflow提供。腾讯云小微IT领域专用引擎提供翻译支持

原文链接：

https://stackoverflow.com/questions/55785258

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