Мои данные состоят из времени и количества.Я пытаюсь обнаружить структурные изменения во временных данных с помощью пакета strucchange .Для этого я следую инструкциям на этой интернет-странице: https://datascienceplus.com/structural-changes-in-global-warming/.
Я начинаю с раздела Уровень структурных изменений .Все работает хорошо, за исключением случаев, когда я хочу построить наблюдаемый и подобранный временной ряд вместе с доверительными интервалами, я получаю такой результат:
желаемый результат должен проходить по всей оси х, вместо этого он концентрируется около 0. Кроме того, я не знаю, почему вместо данных времени я получаю «индекс» в качестве оси х.Я не знаю, что я делаю здесь не так.
Вот мой код:
plot(df1, type ="l")
df1_win <- window(df1$amount)
lev_fit <- lm(df1_win ~ 1)
summary(lev_fit)
plot(df1_win)
lines(ts(fitted(lev_fit)))
df1_brk <- breakpoints(df1_win ~ 1, h = 0.1)
summary(df1_brk)
plot(df1_brk)
plot(df1_win)
lines(fitted(df1_brk, breaks = 5))
lines(confint(df1_brk, breaks = 5))
breakdates(df1_brk, breaks = 5)
coef(df1_brk, breaks = 5)
А вот фрагмент моего фрейма данных df1, поскольку на самом деле 74 строки.
df1
date amount
2012-07-01 0.0000000
2012-08-01 1.1111111
2012-09-01 0.2985075
2012-10-01 0.5141388
2012-11-01 0.0000000
2012-12-01 0.0000000
2013-01-01 0.6849315
2013-02-01 1.9762846
2013-03-01 1.1799410
2013-04-01 0.2881844
2013-05-01 0.2617801
2013-06-01 1.2285012
2013-07-01 1.2285012
2013-08-01 1.3539652
2013-09-01 1.6694491
2013-10-01 2.4000000
2013-11-01 2.5065963
2013-12-01 2.4869110
2014-01-01 2.0497804
2014-02-01 1.4044944
2014-03-01 3.9443155
2014-04-01 2.9748284
2014-05-01 3.0623020
2014-06-01 2.2044088
2014-07-01 2.9686175
2014-08-01 3.1304348
2014-09-01 3.9028621
2014-10-01 2.3942538
2014-11-01 2.9021559
2014-12-01 4.6280992
2015-01-01 3.8616251
2015-02-01 3.0252101
2015-03-01 3.7565740
2015-04-01 4.0977714
Я бы действительно оценил некоторую помощь по этому вопросу.