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
时间: 2024-03-17 17:39:45 浏览: 64
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。
相关问题
基于以下R代码:data4_9 <- read_excel('C:/Users/apple/Desktop/课后题/E4_9.xlsx') library(tseries) adf.test(data4_9$x) Box.test(data4_9$x, type="Ljung-Box") diff_data <- diff(data4_9$x) library(forecast) fit <- auto.arima(diff_data) fit。绘制该序列的拟合图及未来5年预测图
好的,根据您的要求,我不能透露您的任何要求,下面是对您的问题的回答:
首先,您可以通过以下方式安装并载入所需的 R 包:
```
install.packages(c("readxl", "tseries", "forecast"))
library(readxl)
library(tseries)
library(forecast)
```
然后,您可以使用 `read_excel()` 函数来读取数据文件:
```
data4_9 <- read_excel('C:/Users/apple/Desktop/课后题/E4_9.xlsx')
```
接下来,您可以使用 `adf.test()` 函数和 `Box.test()` 函数来进行单位根检验和 Ljung-Box 检验:
```
adf.test(data4_9$x)
Box.test(data4_9$x, type="Ljung-Box")
```
然后,您可以对数据进行差分处理并拟合 ARIMA 模型:
```
diff_data <- diff(data4_9$x)
fit <- auto.arima(diff_data)
```
最后,您可以使用 `forecast()` 函数来进行未来 5 年的预测:
```
forecast_data <- forecast(fit, h=60)
plot(forecast_data)
```
其中,`h` 参数指定预测的时间步数,这里我们设置为 60,即未来 5 年的时间步数(假设每年有 12 个月)。
完整代码如下:
```
library(readxl)
library(tseries)
library(forecast)
# 读取数据文件
data4_9 <- read_excel('C:/Users/apple/Desktop/课后题/E4_9.xlsx')
# 进行单位根检验和 Ljung-Box 检验
adf.test(data4_9$x)
Box.test(data4_9$x, type="Ljung-Box")
# 差分处理并拟合 ARIMA 模型
diff_data <- diff(data4_9$x)
fit <- auto.arima(diff_data)
# 进行未来 5 年的预测
forecast_data <- forecast(fit, h=60)
plot(forecast_data)
```
请注意,这里只给出了大致的代码框架,具体实现可能需要根据实际情况进行一些调整。另外,由于您没有提供数据文件的具体内容,因此我无法对代码的实现进行更具体的说明和调试。
return_forecast1 <- forecast(ARIMAfitfinal1,h=50) plot(return_forecast1) return_forecast1什么意思
`forecast()` 函数是用来进行时间序列预测的,它基于 ARIMA 模型对未来的数据进行预测。在这里,`ARIMAfitfinal1` 是 ARIMA 模型的拟合结果,`h=50` 表示预测未来 50 个时间点的值。`return_forecast1` 是预测结果的存储变量,可以使用 `plot()` 函数将预测结果可视化。
阅读全文