遞歸每日預測

我做不同的時間序列模型遞歸的一步，每天提前預測2010。例如：遞歸每日預測

set.seed(1096) 
Datum=seq(as.Date("2008/1/1"), as.Date("2010/12/31"), "days") 
r=rnorm(1096) 
y=xts(r,order.by=as.Date(Datum)) 
List.y=vector(mode = "list", length = 365L) 

for (i in 1:365) { 
window.y <- window(y[,1], end = as.Date("2009-12-30") + i) 
fit.y <- arima(window.y, order=c(5,0,0)) 
List.y[[i]] <- forecast(fit.y , h = 1) 
}

名單如下：

List.y 
[[1]] 
Point Forecast  Lo 80 Hi 80  Lo 95 Hi 95 
732 -0.0506346 -1.333437 1.232168 -2.012511 1.911242 
[[2]] 
Point Forecast  Lo 80 Hi 80  Lo 95 Hi 95 
733 0.03905936 -1.242889 1.321008 -1.921511 1.99963

。 ...

[[365]] 
Point Forecast Lo 80 Hi 80  Lo 95 Hi 95 
1096 0.09242849 -1.1794 1.364257 -1.852665 2.037522

現在我想每個時期[1]只提取的預測值 - [365]，這樣我就可以與預測數據工作。但是，我不知道如何做到這一點。我試圖

sa=sapply(List.y[1:365], `[`, 4)

但當時我只得到這樣的：

$mean 
Time Series: 
Start = 732 
End = 732 
Frequency = 1 
[1] -0.0506346 

$mean 
Time Series: 
Start = 733 
End = 733 
Frequency = 1 
[1] 0.03905936

...

$mean 
Time Series: 
Start = 1096 
End = 1096 
Frequency = 1 
[1] 0.09242849

，但我想在一個數值向量或者所有的東西365 [1]值，所以我可以使用這些數據。

來源

2016-01-15 Chris Pram

謝謝，這很有幫助。在運行'rnorm'之前，你需要設置種子[？set.seed]（https://stat.ethz.ch/R-manual/R-devel/library/base/html/Random.html）每個人都會得到完全相同的價值觀。 – gung

我編輯了set.seed。謝謝，我希望有人能幫助我 –

不過你需要重新運行代碼。 'rnorm'調用現在會給出不同的輸出，所以所有的結果都會有所不同。不要擔心，[SO]上的某個人應該能夠提供幫助。 – gung

只需使用這個：sa2=as.numeric(sa)。 sa2將是預測方法的數字向量。

來源

2016-01-16 10:30:56

遞歸每日預測

回答

相關問題