如何修复此“'xreg' 和 'newxreg' 的列数不同”错误?
How to fix this "'xreg' and 'newxreg' have different numbers of columns" error?
这是我收到的以下错误消息:
Error in predict.Arima(object, n.ahead = h) :
'xreg' and 'newxreg' have different numbers of columns
In addition: Warning message:
In forecast.Arima(leMod, xreg = myX) :
xreg not required by this model, ignoring the provided regressors
当我尝试 运行 以下代码时:
library(forecast)
myX <- 1:100
myY <- myX + rnorm(100)
leMod <- arima(x = myY,
xreg = myX,
order = c(1,0,0),
method = "ML",
include.mean = T)
forecast(leMod, xreg = myX)
我该如何解决?
我想在我拥有的历史时间序列之上叠加点预测和预测误差范围。我意识到这是非常规的——通常人们想要对未来数据的预测——但这确实是我所追求的。另外,这个问题似乎已经在这个网站上被问了一遍又一遍,但我还是想不通。
这行得通。我依稀记得 Arima
比 arima
好一点,尤其是在包括拦截和漂移等方面。
library(forecast)
myX <- matrix(1:100)
myY <- myX + rnorm(100)
myX <- cbind(1,myX)
leMod <- Arima(as.ts(myY),
xreg=myX,
order=c(1,0,0),
include.mean = F)
forecast(leMod, xreg = myX)
这是我收到的以下错误消息:
Error in predict.Arima(object, n.ahead = h) :
'xreg' and 'newxreg' have different numbers of columns
In addition: Warning message:
In forecast.Arima(leMod, xreg = myX) :
xreg not required by this model, ignoring the provided regressors
当我尝试 运行 以下代码时:
library(forecast)
myX <- 1:100
myY <- myX + rnorm(100)
leMod <- arima(x = myY,
xreg = myX,
order = c(1,0,0),
method = "ML",
include.mean = T)
forecast(leMod, xreg = myX)
我该如何解决?
我想在我拥有的历史时间序列之上叠加点预测和预测误差范围。我意识到这是非常规的——通常人们想要对未来数据的预测——但这确实是我所追求的。另外,这个问题似乎已经在这个网站上被问了一遍又一遍,但我还是想不通。
这行得通。我依稀记得 Arima
比 arima
好一点,尤其是在包括拦截和漂移等方面。
library(forecast)
myX <- matrix(1:100)
myY <- myX + rnorm(100)
myX <- cbind(1,myX)
leMod <- Arima(as.ts(myY),
xreg=myX,
order=c(1,0,0),
include.mean = F)
forecast(leMod, xreg = myX)