具有預測區間的時間序列圖

我在R中的時間序列圖中遇到了問題。更具體地說，有一個關於它的預測。具有預測區間的時間序列圖

這裏是數據集，它是從英格蘭中部溫度（CET）數據集中獲取的氣象數據。我已將它縮減爲僅包括最近6年，幷包含月平均溫度。

Year JAN FEB MAR APR MAY JUN JUL AUG SEP OCT NOV DEC 
2007 7.0 5.8 7.2 11.2 11.9 15.1 15.2 15.4 13.8 10.9 7.3 4.9 
2008 6.6 5.4 6.1 7.9 13.4 13.9 16.2 16.2 13.5 9.7 7.0 3.5 
2009 3.0 4.1 7.0 10.0 12.1 14.8 16.1 16.6 14.2 11.6 8.7 3.1 
2010 1.4 2.8 6.1 8.8 10.7 15.2 17.1 15.3 13.8 10.3 5.2 -0.7 
2011 3.7 6.4 6.7 11.8 12.2 13.8 15.2 15.4 15.1 12.6 9.6 6.0 
2012 5.4 3.8 8.3 7.2 11.7 13.5 15.5 16.6 13.0 9.7 6.8 4.8

但是，我的數據集沒有年份列，它只是列出了1-6行的名稱，因爲我遇到了問題。現在

我用過的arima()功能，數據集被稱爲數據

我在季節性部分使用其他號碼

m <- arima(data, order = c(2, 0, 0), seasonal = list(order = c(1, 0, 0)))

，但是這給了最低的AIC。

我然後用於

pm <- predict(m, n.ahead = 12, se.fit = TRUE) 

ts.plot(cbind(f, pm$pred, pm$pred-2*pm$se, pm$pred+2*pm$se), col = ("black", "black", "red", "red"))

這應該產生具有95％的預測間隔時間序列圖對這個特定的模型。

不過，我收到此錯誤：

Error in xy.coords(x = matrix(rep.int(tx, k), ncol = k), y = x, log = log) : 
    (list) object cannot be coerced to type 'double'

任何幫助/建議將不勝感激。

來源

2013-03-18 Will Moore

安裝forecast包。它提供了一個計算間隔的預測方法，以及一個繪圖方法。

install.packages("forecast") 
library(forecast) 
pm <- forecast(m, h=12) 
plot(pm)

來源

2013-03-18 21:57:19

具有預測區間的時間序列圖

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