绘制预测值和实际值答案

【问题标题】：Plot forecast and actual values绘制预测值和实际值
【发布时间】：2019-12-02 09:59:53
【问题描述】：

我都是。我需要统计专家的帮助。我对as 中的几个值做了一个简单的有马预测。但我在train_as 中取了一部分值。

现在有一种方法可以在此处绘制实际值和预测值。就像 2019 年的实际值为 4、8、12、16，预测为 9、10、11、12。我们可以绘制这个吗？

as <- data.frame(a=c(1,2,3,4,2,4,6,8,4,8,12,16))
train_as <- as[c(1:8),]
a1 <- ts(train_as,start = c(2017,1),end = c(2017,8),frequency = 4)
fit_arima <-auto.arima(a1, trace= TRUE, ic ="aic")
print(summary(fit_arima))
checkresiduals(fit_arima)
fcst <- forecast(fit_arima,h=4)
autoplot(fcst,include = 8)

【问题讨论】：

请检查stackoverflow.com/questions/56180717/…好吗？

标签： r time-series forecasting

【解决方案1】：

使用带有autolayer() 函数的预测包很容易做到这一点。

library(forecast)
library(ggplot2)

as <- data.frame(a = c(1, 2, 3, 4, 2, 4, 6, 8, 4, 8, 12, 16))

# Convert to a time series
y <- ts(as$a, start = 2017, frequency = 4)

# Split in two
a1 <- subset(y, end = 8)
a2 <- subset(y, start = 9)

# Fit model
fit_arima <- auto.arima(a1, ic = "aic")

# Compute forecasts
fcst <- forecast(fit_arima, h = 4)

# Plot forecasts and test set
autoplot(fcst) + autolayer(a2)

^{由reprex package (v0.3.0) 于 2019 年 12 月 2 日创建}

【讨论】：

【解决方案2】：

你可以尝试这样的事情，首先你创建你的测试数据集：

test_as <- as[c(9:12),]

现在要绘制data.frame，您可以看到real 数据、time 以及应该具有相同时间长度和真实数据的预测值（及其 IC），所以我粘贴了一个NAs 向量，其长度等于真实数据与预测数据和预测数据之间的差异（IC 相同）。请注意，时间是使用zoo 包按季度生成的：

library(zoo)
df <-
data.frame(real = as$a,
           pred = c(rep(NA,length(as$a)-length(data.frame(fcst)[,1])),data.frame(fcst)[,1]),
           time =  zoo::as.yearqtr(seq(as.Date("2017/1/1"), as.Date("2019/12/1"), by = "quarter"), format = "%Y-%m-%d"),
           Lo80 =c(rep(NA,length(as$a)-length(data.frame(fcst)[,2])),data.frame(fcst)[,2]),
           Hi80 =c(rep(NA,length(as$a)-length(data.frame(fcst)[,3])),data.frame(fcst)[,3]),
           Lo95 =c(rep(NA,length(as$a)-length(data.frame(fcst)[,4])),data.frame(fcst)[,4]),
           Hi95 =c(rep(NA,length(as$a)-length(data.frame(fcst)[,5])),data.frame(fcst)[,5]))

现在你可以绘制它了：

library(ggplot2)
ggplot(df, aes(time, pred, group = 1)) +
  geom_line() +
  geom_line(aes(time, real, group = 1), color = "red")+
  geom_ribbon(aes(time, ymin = Lo95, ymax = Hi95), fill = "red", alpha = 0.25) +
  geom_ribbon(aes(time, ymin = Lo80, ymax = Hi80), fill = "red", alpha = 0.25) +
  theme_light()

【讨论】：