> str(pred) List of 4 $ fcst :List of 3 ..$ ele_ts2 : num [1:24, 1:4] -101.9 47.7 -176.4 144 18.6 ... .. ..- attr(*, "dimnames")=List of 2 .. .. ..$ : NULL .. .. ..$ : chr [1:4] "fcst" "lower" "upper" "CI" ..$ Power_ts2 : num [1:24, 1:4] 34.4 -89.9 -54.8 64.1 35.4 ... .. ..- attr(*, "dimnames")=List of 2 .. .. ..$ : NULL .. .. ..$ : chr [1:4] "fcst" "lower" "upper" "CI" ..$ income_ts2: num [1:24, 1:4] -2239 -1174 -1001 1272 190 ... .. ..- attr(*, "dimnames")=List of 2 .. .. ..$ : NULL .. .. ..$ : chr [1:4] "fcst" "lower" "upper" "CI" $ endog : Time-Series [1:147, 1:3] from 2011 to 2023: 68.6 37.9 -79.3 11 59.5 ... ..- attr(*, "dimnames")=List of 2 .. ..$ : NULL .. ..$ : chr [1:3] "ele_ts2" "Power_ts2" "income_ts2" $ model :List of 10 ..$ varresult :List of 3 .. ..$ ele_ts2 :List of 12
时间: 2024-03-16 18:43:58 浏览: 100
根据您提供的`str()`函数的输出,`pred`对象中包含一个名为`fcst`的列表,其中包含`ele_ts2`、`Power_ts2`和`income_ts2`三个矩阵。这些矩阵是VAR模型对未来时间序列值的预测结果。
因此,您可以使用以下代码来提取`ele_ts2`矩阵的第一列和第二列:
```
ele_ts2_col1 <- pred$fcst$ele_ts2[, 1]
ele_ts2_col2 <- pred$fcst$ele_ts2[, 2]
```
这将分别把`ele_ts2`矩阵中的第一列和第二列赋值给名为`ele_ts2_col1`和`ele_ts2_col2`的新向量。同样地,您可以使用逗号分隔的列号来提取多列:
```
ele_ts2_col1_to_3 <- pred$fcst$ele_ts2[, 1:3]
```
这将把`ele_ts2`矩阵中的第一到第三列赋值给名为`ele_ts2_col1_to_3`的新矩阵。
相关问题
+ theme_minimal() Error in pred$endog$ele_ts2 : $ operator is invalid for atomic vectors
这个错误提示表明`pred$endog$ele_ts2`不是一个列表或数据框,而是一个原子向量。因此,您无法使用`$`运算符来提取其中的元素。
可能出现这种情况是因为您没有正确地定义`pred`对象。请确保您已经将`pred`定义为一个包含`endog`、`fcst`和`model`三个列表的对象,其中`endog`列表包含一个时间序列对象,`fcst`列表包含预测结果,`model`列表包含模型参数。
您可以使用以下代码来检查`pred`对象的结构:
```
str(pred)
```
并确保它符合上述要求。如果问题仍然存在,请提供更多关于`pred`对象的信息,以便我更好地帮助您解决问题。
> str(predall_df) 'data.frame': 显示 9 obs. of 3 variables: $ pred_elec :List of 9 ..$ lower : Time-Series [1:28, 1:2] from 2021 to 2023: -836 -440 -361 -318 -519 ... .. ..- attr(*, "dimnames")=List of 2 .. .. ..$ : NULL .. .. ..$ : chr [1:2] "80%" "95%" ..$ upper : Time-Series [1:28, 1:2] from 2021 to 2023: -143 399 480 528 334 ... .. ..- attr(*, "dimnames")=List of 2
根据你提供的`str(predall_df)`输出结果,可以看出`predall_df`是一个数据框(data frame)类型的对象,其中包含了3个变量(pred_elec、pred_Power和pred_income)以及9个观测值。但是,每个变量的类型似乎不是数值型,而是列表型(List)。
根据你提供的信息,猜测可能是在进行预测时,使用了某些函数或工具,导致输出的预测结果格式不符合预期。建议你检查一下预测的代码,确保输出的结果是一个数值型的矢量或矩阵,而非列表型的数据结构。
如果你确定预测结果中包含了多个列表型变量,可以使用`unlist()`函数将列表型变量转换为数值型变量,例如:
```
predall_df$pred_elec <- unlist(predall_df$pred_elec)
predall_df$pred_Power <- unlist(predall_df$pred_Power)
predall_df$pred_income <- unlist(predall_df$pred_income)
```
这样,就可以将`predall_df`中的列表型变量转换为数值型变量了。然后,你可以再次尝试使用`diffinv()`函数进行差分还原操作,例如:
```
pred_diff2 <- diffinv(diffinv(predall_df, differences = 1, lag = 12), differences = 2)
```
这样,就可以得到差分还原后的序列`pred_diff2`了。需要注意的是,在进行差分还原操作时,需要确保数据的格式和类型正确,否则可能会导致错误。
阅读全文