【问题标题】:Plotting predicted value and raw score of a time series in R在 R 中绘制时间序列的预测值和原始分数
【发布时间】:2013-10-04 18:14:54
【问题描述】:

我现在使用 R 中的“vars”包来检查两个时间序列之间的相互关系。具体来说,我们的数据有 66 个时间点。我将其分为测试样本(1-60 次观察)和保留样本(61-66 次观察)。我想在同一个图中绘制所有 66 个观测值的预测值与所有 66 个观测值的原始分数沿着相同的尺度(从 1 到 66),以比较模型拟合。但是我没有使用 par 和 layout 功能这样做。如果您能给我一些指导,我们将不胜感激。

下面是我的 R 代码:

library("vars")
setwd("c:$temp")  
filename<-"data.txt"
full<-read.table(filename,header=TRUE,sep="\t")
env<-full[1:60,]
varlag1<-VAR(env,p = 2,type = "const");
summary(varlag1)
plot(varlag1)
predict<-predict(varlag1,n.ahead=6,ci=0.95)
list(predict)
raw_v1<-full[1:66,1]
plot(predict,names="v1",lwd=3)
par(new=TRUE)
plot(as.ts(raw_v1),lwd=1)
raw_v2<-full[1:66,2]
plot(predict,names="v2",lwd=3)
par(new=TRUE)
plot(as.ts(raw_v2),lwd=1)

【问题讨论】:

  • 欢迎来到 SO。见here
  • 除了看起来是重复的,没有测试数据。应该提供(删除无用的空格。)有时绘图例程在内部使用par 设置并覆盖您的努力。 “未能这样做”并不是特别具有描述性。你有什么收获吗?

标签: r time-series


【解决方案1】:

它看起来不像你想要的那么漂亮,但我猜你正在寻找这样的东西?

pred1

pred2

pred3

ts.plot(cbind(pred1,raw_v1), col=1:2, lwd=2)

ts.plot(cbind(pred2,raw_v2), col=1:2, lwd=2)

ts.plot(cbind(pred3,raw_v3), col=1:2, lwd=2)

【讨论】:

    猜你喜欢
    • 1970-01-01
    • 2023-03-21
    • 1970-01-01
    • 2018-10-02
    • 2018-08-13
    • 1970-01-01
    • 2020-08-06
    • 2018-09-10
    • 2023-03-27
    相关资源
    最近更新 更多