在R中对 ARIMA 模型进行预测时出现奇怪的错误

Question

我正在构建一个用于时间序列预测的Shiny App。 其中一个组件是使用ARIMA模型进行预测。 用户指定历史数据的开始和结束时间，以及在ARIMA模型中要使用的p、d和q（如果他们不想使用auto.arima），以及要预测多少个周期。

对于auto.arima以及我使用的其他预测方法（如Holt和Holt-Winters），一切正常。 但是，当使用arima（）创建具有自定义p、d和q的模型时，我从forecast（）获得以下错误：

    Warning in .cbind.ts(list(e1, e2), c(deparse(substitute(e1))[1L],
deparse(substitute(e2))[1L]),  : non-intersecting series

对我来说奇怪的是，当我在创建时间序列的函数中注释掉开始和结束参数时，一切都正常运行...

以下是我代码中相关的部分：

首先，读取包含要预测值的第二列的指定csv文件，并准备好该列进行预测：

## Reads in the historical data from the uploaded file
readData <- reactive({
    inFile <- input$inputFile
    if (is.null(inFile))
      return(NULL)
    data <- read.csv(inFile$datapath)
    data
  })

  ## Returns the historical values to be used in forecasting
  historical <- reactive({
    data <- readData()
    ## Remove any commas and dollar signs, and convert to a number
    data[,2] <- as.numeric(sub("\\,","",
                               sub("\\$","",data[,2])
                               )
                           )
    data
  })

创建时间序列：

      ## Converts the historical data to a time series
      tsData <- reactive({
        data <- historical()
        data <- data[,2]
        ts <- ts(data,
                 start=c(input$startYear, input$startTime), 
                 end=c(input$endYear, input$endTime), 
                 frequency = strtoi(input$frequency)
        )
        ts
      })

Create the ARIMA model:
  ## Create an ARIMA model for forecasting
  arimaModel <- reactive({
    ts <- tsData()
    if(input$arimaAuto){
      fit <- auto.arima(ts)
    }
    else{
       fit <- arima(ts,order=c(strtoi(input$arimaP),
                              strtoi(input$arimaD), 
                              strtoi(input$arimaQ)))
    }
    fit
  })

最后但并非最不重要的是预测 - 这一部分会弹出奇怪的警告消息：

  ## Creates an ARIMA model and returns a forecast based on that model.
  arimaData <- reactive({
    fit <- arimaModel()
    print("Fit: ")
    print(fit)
    f <- forecast(fit#,
                  #h = input$forecast_periods,
                  #level=c(strtoi(input$confidence1), strtoi(input$confidence2))
    )
    print("Forecast:")
    print(f)
    f
  })

非常感谢您的帮助！:)

- bogan27

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如果没有一个简单的数值例子，要重现你的结果并提供帮助是很困难的。请至少告诉我在出错时你所使用的频率、p、d和q值。 - Robert

@Robert 当我测试时，我使用的是季度数据。至于p、d和q值，它们是用户可以通过Shiny App的UI修改的输入变量，因此它们可以更改。然而，即使只使用0、1、0也不起作用。此外，当我将应用程序上传到shinyapps.io时，我收到了一个不同的错误。它说“错误：对象不是矩阵。”不确定这是否提供了任何额外的见解。此外，我在Github上放置了我的代码：链接。谢谢！ - bogan27

Answer 1

问题在于我使用了 arima(...) 函数而不是 Arima(...) 函数。事实证明它们是两个不同的函数。我遇到的问题是由于这些函数存储数据的方式不同造成的。更多信息可以在这篇文章中找到。好消息是，现在一切都像魔术般地运行。

- bogan27