forecast<-forecast(arima_garch_fit,h=5,level=c(99.5)) Error in x - fits : non-numeric argument to binary operator In addition: Warning message: In mean.default(x, na.rm = TRUE) : 参数不是数值也不是逻辑值:回覆NA
时间: 2024-02-26 20:53:49 浏览: 19
这个错误信息表明在运行forecast函数时,出现了一个非数值的变量,无法进行运算。同时,也出现了一个警告信息,提示参数不是数值或逻辑值,因此函数将返回NA值。你可以检查一下arima_garch_fit对象是否有效,以及在运行forecast函数时是否正确指定了参数。也可以检查一下数据是否存在缺失值或异常值等问题。
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解释代码:forecast<-forecast(model_11,h=12,level=c(99.5))
这段代码用于预测时间序列数据,其中:
- `model_11` 是一个已经拟合好的时间序列模型。
- `h=12` 表示需要预测未来 12 个时间点的数据。
- `level=c(99.5)` 表示预测的置信水平为 99.5%。
函数 `forecast()` 会返回一个包含预测值、置信区间等信息的时间序列对象。
var_forecast <- forecast(var_model, h = 28) var_forecast 改成基于原始序列分成的测试集datatest来预测这个后面的值
如果要基于原始序列分成的测试集`datatest`来预测后面的值,需要将原始序列中的最后28个数据作为测试集,其余数据作为训练集。具体操作如下:
1. 将原始序列分成训练集`datatrain`和测试集`datatest`,其中`datatrain`包含前面的所有数据,`datatest`包含最后28个数据。
2. 对训练集`datatrain`进行模型拟合,得到VAR模型`var_model`。
3. 对测试集`datatest`进行预测,代码如下:
```
var_forecast <- forecast(var_model, newdata = datatest, h = 28)
```
其中,`newdata`参数用于指定要预测的数据集,这里指定为测试集`datatest`,`h`参数表示要预测的未来28个时间点。预测结果存储在`var_forecast`中。