str(d) Time-Series [1:108, 1] from 2014 to 2023: 7 3 13 2 4 9 4 0 0 4 ... - attr(*, "dimnames")=List of 2 ..$ : NULL ..$ : chr "患病人数"

从 `str(d)` 的描述来看，`d` 是一个包含时间序列数据的二维数组，共有108行和1列。这个时间序列的时间范围是从2014年至2023年，每个格子表示对应年份的“患病人数”。由于 `dimnames` 属性显示有两个元素，一个是NULL，另一个是字符 "患病人数"，这意味着列名（column name）是 "患病人数"，而行并没有明确的标识（因为第一个元素是NULL）。

这表明这是一个时间序列数据集，但为了更精确地分析，通常希望看到日期作为行索引，而不是仅有的数字索引。如果你想知道如何将这种形式的数据转换成标准的时间序列格式，可以考虑使用 `xts()` 或 `zoo` 包来创建：

library(xts) # 如果还没安装，先装包
ts_d <- xts(d[,1], order.by = as.Date(paste("2014", seq(1, 108), sep="-"))) # 假设日期是从2014年开始逐年递增

或者

library(zoo)
ts_d <- zoo(d[,1], as.yearmon(seq(ymd("2014"), ymd("2023"), by="year"))) 

相关问题

> 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。

> 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

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。