[R諧波預測失敗 - newdata結構

我預計利用這樣產生的諧波迴歸時間序列：[R諧波預測失敗 - newdata結構

（包使用：T系列，預測，TSA，plyr）

airp <- AirPassengers 
TIME <- 1:length(airp) 
SIN <- COS <- matrix(nrow = length(TIME), ncol = 6,0) 
for (i in 1:6){ 
    SIN[,i] <- sin(2*pi*i*TIME/12) 
    COS[,i] <- cos(2*pi*i*TIME/12) 
} 
SIN <- SIN[,-6] 

decomp.seasonal <- decompose(airp)$seasonal 

seasonalfit <- lm(airp ~ SIN + COS)

上的裝配工作只精細。預測時發生問題。

TIME.NEW <- seq(length(TIME)+1, length(TIME)+12, by=1) 
SINNEW <- COSNEW <- matrix(nrow=length(TIME.NEW), ncol = 6, 0) 
for (i in 1:6) { 
    SINNEW[,i] <- sin(2*pi*i*TIME.NEW/12) 
    COSNEW[,i] <- cos(2*pi*i*TIME.NEW/12) 
} 
SINNEW <- SINNEW[,-6] 

prediction.harmonic.dataframe <- data.frame(TIME = TIME.NEW, SIN = SINNEW, COS = COSNEW) 

seasonal.predictions <- predict(seasonalfit, newdata = prediction.harmonic.dataframe)

這將導致警告：

Warning message: 
'newdata' had 12 rows but variables found have 144 rows

我經歷了，發現名字是SIN.1，SIN.2，等等，而不是SIN1和SIN2 ...所以我手動更改的，它仍然沒有工作。我還手動刪除了SIN.6，因爲它由於某種原因仍然存在。

幫助？

編輯：我也瀏覽過類似的帖子，這些問題的答案並沒有解決我的問題。

來源

2015-07-01 Smoa Faso

'airp'從哪裏來？這裏使用了哪些軟件包？請確保您的示例是[reproducible]（http://stackoverflow.com/questions/5963269/how-to-make-a-great-r-reproducible-example）。 – MrFlick

@MrFlick我修好了 - 現在應該可以重現。是嗎？ –

嘗試使用不在data.frame內的變量（特別是矩陣）擬合lm模型後用data.frame預測並不好玩。如果你總是適合數據框架中的數據，那會更好。

舉例來說，如果你沒有

seasonalfit <- lm(airp ~ ., data.frame(airp=airp,SIN=SIN,COS=COS))

那麼你的預測是可行的。

或者，您可以嘗試將矩陣填充到data.frames中，但這通常是一個糟糕的主意。你會做

prediction.harmonic.dataframe <- data.frame(TIME = TIME.NEW, 
    SIN = I(SINNEW), COS = I(COSNEW))

的I()（或ASIS功能）將讓他們爲矩陣。

來源

2015-07-01 14:33:12 MrFlick

[R諧波預測失敗 - newdata結構

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