使用tsibble，fable in R拟合均值预测模型

Question

(使用来自library(Ecdat)的橙色数据集以获得可重复性。)

下面的代码非常简单，但是当我尝试运行最后一个模型部分(即使value是o_ts中的一个列名)时，我得到了错误的Error in NCOL(x) : object 'value' not found，我不确定为什么会这样。我从这里开始学习RJH教程(https://robjhyndman.com/hyndsight/fable/)。

如果Arima和mean预测模型是相同的，我也会感激任何帮助，如果不是，我应该使用什么函数来代替arima。

library(Ecdat)
library(tsibble)
library(feasts)
library(tidyverse)
library(fable)

o<- Orange 

o_ts <- o %>% as_tsibble()

o_ts %>%
  filter(key=="priceoj") %>% 
  model(
    arima=arima(value))

Answer 1

arima来自stats包。我相信你想要fable的ARIMA。

o_ts %>%
  filter(key == "priceoj") %>% 
  model(
    arima = ARIMA(value)
  )
#> # A mable: 1 x 2
#> # Key:     key [1]
#>   key                         arima
#>   <chr>                     <model>
#> 1 priceoj <ARIMA(1,1,0)(0,0,1)[12]>

Answer 2

虽然ARIMA指的是移动平均(自回归综合移动平均)，但这指的是预测误差的加权移动平均-您可以在此处阅读更多信息：9.4 Moving average models in Forecasting: Principles and Practice

o <- Orange 

o_ts <- o %>% as_tsibble()

o_ts %>%
  filter(key == "priceoj") %>% 
  model(mean = MEAN(value))

如果要指定要取平均值的观测值的量，则需要添加特殊的~window(size = X)。否则，将使用所有观察值。

o_ts %>%
  filter(key == "priceoj") %>% 
  model(mean = MEAN(value ~ window(size = 3)))