Автосюжет строит ТОЛЬКО прогноз для ETS с использованием басни для временных рядов в R

Я играл с прогнозами, баснями и тиблами и работал над примерами Роба Хайндмана ЗДЕСЬ < / а>. Когда я дохожу до конца примера «auscafe», появляется автоплот ТОЛЬКО для прогноза, а не исходный график ПЛЮС прогноз, как показано (и ожидалось).

Что мне здесь не хватает?

library(fpp2)
library(tsibble)
library(fable)
data("auscafe")

# Make auscafe a tsibble and confirm 
cafe <- as_tsibble(auscafe)
cafe


# Take a look
autoplot(cafe)

# ETS model noodling after Hyndman's 2018 presentation  
# https://robjhyndman.com/seminars/isf-fable/

cafe %>% ETS(value) %>% summary

cafe %>% ETS(value) %>% forecast() %>% summary()

cafe %>% ETS(value) %>% forecast() %>% summary(level=90)

# See Hyndman slide 11: He gets the original series PLUS the forecast
# When I run this, I get a plot of ONLY the forecast, 
# i.e., 2008-07 to 2010-07

cafe %>% ETS(value) %>% forecast() %>% autoplot()

r timeserieschart fable-r
person Steph    schedule 31.12.2018    source источник
comment
спасибо, что подняли этот вопрос. Я пробовал использовать некоторые из этих пакетов в прошлом и думаю, что они все еще находятся на стадии разработки. Я знаю, что на данный момент это не лучший ответ (сегодня я даже не смог правильно установить tsibble на свой компьютер), но, возможно, скоро он появится у кого-то другого.   -  person shuckle    schedule 01.01.2019
comment
Ага. Еще пару раз пришлось попробовать, чтобы tsibble установился. Я обнаружил, что перезапуск сеанса R помог, как и отсоединение всех других пакетов. У меня также возникли проблемы с функцией ARIMA в баснях, выкидывающих необъяснимые ошибки. Кажется, есть некоторые споры, когда вы одновременно загружаете прогноз и басню. Харумф. Ну что ж, я полагаю, это все часть процесса.   -  person Steph    schedule 01.01.2019

Ответы (1)


arrow_upward
4
arrow_downward

Я также разместил это в репозитории tidyverts / fable git и получил отличный ответ от Митчелла О'Хара-Уайлда:

С момента презентации пакет претерпел несколько изменений, поскольку мы выясняем, как лучше всего реализовать функции.

Во время презентации пакет fable был просто оболочкой для пакета прогноза, поэтому fable :: ARIMA вызывал прогноз :: auto.arima. С тех пор метод ARIMA был повторно реализован с нуля, и, как указано в сообщении об ошибке, в настоящее время не поддерживает выбор различий. На данный момент порядок интеграции необходимо указывать в спецификациях модели. Например, pdq (d = 1) + PDQ (D = 1) будет включать как сезонную, так и несезонную разницу. Этот функционал будет добавлен в ближайшее время.

Мы также изменили принцип работы прогнозов. Прогнозы теперь содержат только будущие прогнозируемые значения, поэтому данные, используемые для обучения модели, больше не включаются. Исторические данные для прогнозов можно включить, предоставив данные в качестве первого аргумента автоплоту.

prison %>% ETS(count) %>% forecast() %>% autoplot(prison)
person Steph    schedule 01.01.2019