预测包中未找到对象错误答案

【问题标题】：Object not found error in Forecast Package预测包中未找到对象错误
【发布时间】：2019-08-17 07:06:21
【问题描述】：

我正在使用 R（版本 3.5.3）中的预测包（版本 8.5），尝试使用强大的 auto.arima() 函数进行一些 ARIMA 预测。

当运行这个函数时，我总是收到一个错误代码，上面写着， “eval（expr，p）中的错误：找不到对象'fitxreg'”。我已经尝试过调试，但无法准确找出问题所在，但是当我恢复到预测的 8.4 时，这段代码可以正常工作。

arimaIssue <- function(fitxreg = NULL, forxreg = NULL){
  library(forecast)

  fit <- auto.arima(AirPassengers[1:87], 
                    seasonal = FALSE, 
                    xreg = fitxreg, lambda = 'auto', allowmean = TRUE)

  fcast <- forecast(fit, xreg = forxreg, h = 3)

  return(fcast)
}

arimaIssue()

我希望这会从 auto.arima() 返回一个不使用外部回归器的预测对象（注意 fitxreg 和 forxreg 都是 NULL）。但是，我只是收到上述错误。

非常感谢任何帮助！

【问题讨论】：

标签： r package forecast

【解决方案1】：

解决方案

我们可以添加检查 fitxreg 是否为 NULL

arimaIssue <- function(fitxreg = NULL, forxreg = NULL){
  library(forecast)

  if(missing(fitxreg)){
    fit <- auto.arima(AirPassengers[1:87], 
                    seasonal = FALSE, 
                    xreg = NULL, lambda = 'auto', allowmean = TRUE)
  } else {
    fit <- auto.arima(AirPassengers[1:87], 
                            seasonal = FALSE, 
                            xreg = fitxreg, lambda = 'auto', allowmean = TRUE)
  }
  fcast <- forecast(fit, xreg = forxreg, h = 3)

  return(fcast)
}

arimaIssue()

   Point Forecast    Lo 80    Hi 80    Lo 95    Hi 95
88       320.8124 278.8410 370.7503 259.3371 401.0221
89       310.9559 254.0070 384.2721 229.0197 431.6157
90       301.5867 239.6709 384.1640 213.1853 439.0395

如果你不介意为你的全局环境设置一个变量的解决方案，

arimaIssue <- function(fitxreg = NULL, forxreg = NULL){
  library(forecast)
  fitxreg <<- fitxreg
    fit <- auto.arima(AirPassengers[1:87], 
                    seasonal = FALSE, 
                    xreg = fitxreg, lambda = 'auto', allowmean = TRUE)

  fcast <- forecast(fit, xreg = forxreg, h = 3)

  return(fcast)
}

arimaIssue()


   Point Forecast    Lo 80    Hi 80    Lo 95    Hi 95
88       320.8124 278.8410 370.7503 259.3371 401.0221
89       310.9559 254.0070 384.2721 229.0197 431.6157
90       301.5867 239.6709 384.1640 213.1853 439.0395

【讨论】：

这绝对有效，但有没有办法在不在全局环境中设置变量的情况下处理这个问题？感谢您的帮助！
这样更合适吗？ @BurlyPotatoMan
是的！谢谢！我刚刚发布了一个做同样事情的解决方案，只是代码更少。感谢您的帮助！
@BurlyPotatoMan 不用担心，这是一个有趣的问题，如果它回答了您的问题，请考虑接受答案（答案左上角的绿色勾号）。

【解决方案2】：

知道了！

问题在于 fit 对象包含外部回归器的名称为“fitxreg”，而当 forecast() 去查找“fitxreg”时，它什么也没找到。现在对代码的以下更新会产生预测。感谢 Hector 提供的线索！

arimaIssue <- function(fitxreg = NULL, forxreg = NULL){
  library(forecast)

  fit <- auto.arima(AirPassengers[1:87], seasonal = FALSE, xreg = fitxreg, lambda = 'auto',
                    allowmean = TRUE)

  if(is.null(fitxreg)){
    fit$call$xreg <- NULL
  }


  fcast <- forecast(fit, xreg = forxreg, h = 3)

  return(fcast)
}

arimaIssue()

【讨论】：