Error in forecast(ar) : 'object' should be 'Arima' or 'estimate' class estimated from arima() or estimate()什么意思

这个错误是因为你传递给 forecast() 函数的对象不是 'Arima' 或 'estimate' 类型。在使用 forecast() 函数之前，你需要首先用 arima() 或 estimate() 函数来拟合一个 ARIMA 模型，并将模型对象作为参数传递给 forecast() 函数。例如，假设你已经用 arima() 函数拟合了一个 ARIMA 模型并将其存储在对象 ar 中，那么你可以使用以下代码来生成预测值：

forecast_ar <- forecast(ar)

请确保在使用 forecast() 函数之前，你已经拟合了一个 ARIMA 模型并将其存储在一个对象中。

相关问题

arima matlab

ARIMA (Autoregressive Integrated Moving Average) 是一种常用于时间序列预测的统计模型，可以用来预测未来的数值。Matlab 中有内置函数 `arima` 可以用来拟合 ARIMA 模型并进行预测。下面是一个简单的示例：

% 生成时间序列数据
data = randn(100,1);

% 拟合 ARIMA 模型
Mdl = arima(2,1,2);
EstMdl = estimate(Mdl,data);

% 预测未来值
[YF,YMSE] = forecast(EstMdl,10,'Y0',data);

% 绘制预测结果
figure;
plot(data);
hold on;
plot(101:110,YF,'r');
legend('原始数据','预测数据');

这段代码中，首先生成了一个长度为 100 的随机时间序列数据 `data`。然后，使用 `arima(2,1,2)` 创建一个 ARIMA 模型，并使用 `estimate` 函数拟合模型。最后，使用 `forecast` 函数预测未来 10 个值，并绘制预测结果。

matlab arima

ARIMA (AutoRegressive Integrated Moving Average) 是一种经典的时间序列分析模型，它结合了自回归 (AR)、差分 (I) 和移动平均 (MA) 三个组成部分。在 MATLAB 中，你可以使用 `arima` 函数来拟合 ARIMA 模型。

以下是一个简单的示例代码，演示如何使用 MATLAB 进行 ARIMA 模型的拟合和预测：

% 加载时间序列数据
data = load('data.mat');
y = data.y;

% 拟合 ARIMA 模型
model = arima(2, 1, 1);  % AR阶数为2，差分阶数为1，MA阶数为1
fitModel = estimate(model, y);

% 预测未来时间步长的值
futureTimeSteps = 10;
[yPred, yPredMSE] = forecast(fitModel, futureTimeSteps);

% 绘制原始数据和预测结果
figure;
plot(y);
hold on;
plot(length(y) + (1:futureTimeSteps), yPred);
legend('原始数据', '预测结果');

上述代码中，首先从文件 `data.mat` 中加载时间序列数据 `y`。然后，创建一个 ARIMA 模型对象 `model`，其中 AR 阶数为 2，差分阶数为 1，MA 阶数为 1。接下来，使用 `estimate` 函数拟合模型并得到 `fitModel`。最后，使用 `forecast` 函数对未来的时间步长进行预测，并将结果绘制出来。

这只是一个简单的示例，你可以根据实际情况调整 AR、差分和 MA 的阶数，以及其他模型参数，以获得更好的拟合和预测效果。