【发布时间】:2018-07-15 07:12:50
【问题描述】:
我有以下数据:
df
repo revrepo bankrate CRR Callrate
1 9.00 6.75 7.0 8.00 7.49
2 8.75 6.50 7.0 7.50 8.03
3 8.50 6.50 7.0 7.50 7.24
4 8.50 6.50 7.0 7.50 7.19
5 8.50 6.50 7.0 7.50 6.94
6 8.50 6.50 7.0 7.50 7.30
7 8.50 6.50 6.5 7.50 7.40
8 8.50 6.50 6.5 5.75 6.97
9 8.50 6.50 6.5 5.50 7.08
10 8.50 6.50 6.5 5.50 6.63
11 8.50 6.50 6.5 5.50 6.73
12 8.00 6.00 6.5 5.50 6.97
13 8.00 6.00 6.5 5.50 6.58
14 8.00 6.00 6.5 5.50 6.90
15 8.00 5.75 6.5 5.00 6.04
我正在迭代地绘制 ts 如下:
y=df
colnames <- dimnames(y)[[2]]
(plots<-lapply(df,function(x) autoplot(fit<-forecast(auto.arima(ts(x,start=c(2001,4),end = c(2002,6),frequency = 12))))+labs(x = 'Time', y = paste(colnames[i])) + ggtitle(paste(colnames[i],'over Time'))+ theme(plot.title = element_text(hjust = 0.5)) +
yaztheme::theme_yaz() ))
我没有得到正确的情节标题。显示其中一个情节以供参考:
是否有更好的方法来进行迭代时间序列预测和预测绘制。
【问题讨论】:
标签: r ggplot2 time-series forecasting