使用 GTS 进行分层数据预测

Question

我运行在使用 GTS 指定两个层次结构组时出错。错误是：

Error in colnames<-(*tmp*, value = unlist(labels[levels])) :
length of 'dimnames' [2] not equal to array extent

我用下面的代码重现了这个问题。在此示例中，有两个层次结构 State/County 和 Industry/Sub-industry/product。 State/County 在这个例子中是常量——这在我的实际数据集中可能是也可能不是。

y3 <- ts(matrix(rnorm(25),ncol=5,nrow=5))
blnames3 <- paste(rep("CA",5), # State
              rep("AL",5), # County
              rep("O",5), # Industry
              c("P","Q","Q","P","R"), # Sub-industry
              c("514","807","514","807","807"), # product
              sep="")
colnames(y3) <- blnames3
head(y3)

gy3 <- gts(y3, characters=list(c(2,2),c(1,1,3)))
fc3 <- forecast(gy3, h = 6, method = "comb", fmethod="ets")

如果我使用不同的方法，例如 bu，预测函数 returns 成功，但任何后续操作（例如 allts）都会失败并出现相同的错误。

fc3 <- forecast(gy3, h = 6, method = "bu", fmethod="ets")
allts(fc3)

Answer 1

我用过gts几次，但不要声称对这个包一无所知。但希望这会有所帮助。

我认为您的 gts 对象正在指定您的数据中不存在的层次结构。列表中的第一个向量是 c(2,2)，这表明 State/County 是层次结构级别。但是，所有州和县在您的数据中都是相同的，因此这并不是真正的层次结构。

那么您的第二层级由 c(1,1,3) 组成，但 Industry 始终不变，只剩下 Sub-Industry 和产品正在更改。

综上所述，这看起来不像是一个分层系列。我注意到 gy3 中的标签有很多 NA 的

gy3$labels
$G1
[1] "G1/CA"

$<NA>
[1] "G1/CAAL"

$<NA>
[1] "G1/O"

$<NA>
[1] "G1/OP" "G1/OQ" "G1/OR"

$<NA>
[1] "G1/OP514" "G1/OQ807" "G1/OQ514" "G1/OP807" "G1/OR807"

$<NA>
[1] "G1/CAO"

$<NA>
[1] "G1/CAOP" "G1/CAOQ" "G1/CAOR"

$<NA>
[1] "G1/CAOP514" "G1/CAOQ807" "G1/CAOQ514" "G1/CAOP807" "G1/CAOR807"

$<NA>
[1] "G1/CAALO"

$<NA>
[1] "G1/CAALOP" "G1/CAALOQ" "G1/CAALOR"

通过代码追踪，这似乎导致 aggts

出现问题

aggts(gy3)
Error in `colnames<-`(`*tmp*`, value = unlist(labels[levels])) : 
length of 'dimnames' [2] not equal to array extent

aggts是在指定comb方法时调用的，需要层级串联。 bu不会失败，因为它是自下而上的，不需要层级。

长话短说，更正代码的一种方法是指定一个 c(6, 3) 的矢量，其中一个包含子行业，另一个包含产品。

gy3 <- gts(y3, characters=c(6, 3))
fc3 <- forecast(gy3, h = 6, method = "comb", fmethod="ets")  
fc3
Grouped Time Series 
4 Levels 
Number of groups at each level: 1 3 2 5 
Total number of series: 11 
Number of observations in each historical series: 5 
Number of forecasts per series: 6 
Top level series of forecasts: 
Time Series:
Start = 6 
End = 11 
Frequency = 1 
[1] -0.5835628 -0.5835628 -0.5835628 -0.5835628 -0.5835628 -0.5835628

这也行

fc3 <- forecast(gy3, h = 6, method = "bu", fmethod="ets")
allts(fc3)
Time Series:
Start = 6 
End = 11 
Frequency = 1 
        Total G1/CAALOP  G1/CAALOQ G1/CAALOR      G2/514     G2/807 CAALOP514  CAALOQ807  CAALOQ514  CAALOP807 CAALOR807
 6 -0.6227325 0.0344344 -0.8919916 0.2348247 -0.02331766 -0.5994149 0.2459208 -0.6227531 -0.2692384 -0.2114864 0.2348247
 7 -0.6227325 0.0344344 -0.8919916 0.2348247 -0.02331766 -0.5994149 0.2459208 -0.6227531 -0.2692384 -0.2114864 0.2348247
 8 -0.6227325 0.0344344 -0.8919916 0.2348247 -0.02331766 -0.5994149 0.2459208 -0.6227531 -0.2692384 -0.2114864 0.2348247
 9 -0.6227325 0.0344344 -0.8919916 0.2348247 -0.02331766 -0.5994149 0.2459208 -0.6227531 -0.2692384 -0.2114864 0.2348247
10 -0.6227325 0.0344344 -0.8919916 0.2348247 -0.02331766 -0.5994149 0.2459208 -0.6227531 -0.2692384 -0.2114864 0.2348247
11 -0.6227325 0.0344344 -0.8919916 0.2348247 -0.02331766 -0.5994149 0.2459208 -0.6227531 -0.2692384 -0.2114864 0.2348247

Answer 2

示例中的blnames3指定错误。列名只给了一个州和一个县，没有层次感。您需要至少提供两个州和另外两个县才能构建分组时间序列。

我想你已经看到 Rob's post 如何在 gts() 函数中指定 characters 参数。现在，我根据 Rob 的示例将名为 "Product" 的级别添加到 Industry/Sub-industry 层次结构中。

下面的代码表明有两个州，每个州有两个县，两个行业分别由三个和两个子行业组成。此外，每个子行业生产四种产品。

y3 <- ts(matrix(rnorm(300),ncol=60,nrow=5))
blnames3 <- paste0(rep(c("CA", "NY"), each = 30), # State
               rep(c("AL", "LA", "CL", "ES"), each = 15), # County
               rep(c("O", "O", "O", "C", "C"), 12), # Industry
               rep(c("p", "q", "r", "p", "q"), 12),  # Sub-industry
               rep(504:507, 15)) # Product
colnames(y3) <- blnames3

gy3 <- gts(y3, characters=list(c(2,2),c(1,1,3)))
fc3 <- forecast(gy3, h = 6, method = "comb", fmethod="ets")
aggts(fc3)

希望对您有所帮助。

使用 GTS 进行分层数据预测

Hierarchical data forecast using GTS

r

time-series

hierarchical-data

forecasting