> model <- arima(yield1, order = c(1, 0, 1), seasonal = list(order = c(1, 0, 1), period = 12)) Error in arima(yield1, order = c(1, 0, 1), seasonal = list(order = c(1, : only implemented for univariate time series
时间: 2023-09-30 11:04:14 浏览: 46
这个错误提示表明`arima()`函数只能应用于单变量时间序列数据,而不能用于多变量数据。
在你的代码中,`yield1`可能是一个多变量时间序列,导致了这个错误。要使用`arima()`函数进行时间序列建模,你需要将数据转换为单变量时间序列。
如果`yield1`是一个多变量时间序列,你可以选择其中一个变量进行建模,或者使用适当的方法将多变量数据转换为单变量数据。例如,可以使用聚合函数(如取平均值)将多个变量合并为一个单变量,然后再进行建模。
请确保输入的时间序列数据是单变量的,并重新运行`arima()`函数。如果仍然遇到问题,请检查数据的格式和结构,确保它符合`arima()`函数的要求。
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model <- arima(yield1, order = c(1,0,1),seaonal=list(order = c(1, 0, 1), period = 12)))这个语句为啥会发生报错
在你提供的`arima()`函数的调用语句中,存在一个拼写错误。具体来说,你在指定ARIMA模型的阶数时,使用了中文逗号“,”而不是英文逗号“,”。
请将`order`参数和`seasonal`参数的阶数部分的中文逗号改为英文逗号,并重新调用`arima()`函数,如下所示:
```R
model <- arima(yield1, order = c(1, 0, 1), seasonal = list(order = c(1, 0, 1), period = 12))
```
这样修改后的语句应该不会报错了。请注意,在R语言中使用正确的语法和符号非常重要,拼写错误或使用错误的符号可能导致语法错误或意外结果。
library(forecast) fit2<-Arima(x,order=c(1,1,0),include.drift = T) fit2
这段代码使用了R语言中的forecast库,其中的Arima函数用于拟合自回归滑动平均模型(ARIMA模型),并返回一个模型对象fit2。order参数指定了ARIMA模型的p、d、q三个参数,这里设置为(1,1,0),表示使用一阶差分(d=1)和一个自回归项p=1,而q=0,即没有移动平均项。include.drift参数指定是否包括一个常数项,这里设置为TRUE,表示包括一个常数项(即截距项)。x是时间序列数据。