R: функция Forecast (), создающая больше прогнозов, чем заявленный горизонт прогнозов «h».Зачем?

Question

Я использую динамическую регрессионную модель для прогнозирования минутных временных рядов.Однако период прогноза не соответствует указанному значению «h».но они скорее соответствуют длине обучающего набора данных.Тренировочный набор данных составляет 2 недели, тогда как тестовый набор данных составляет 1 неделю, с поминутной детализацией.Я определяю h = 60 * 24 * 7 = 10080 минут (на 1 неделю) в функции прогнозирования (), однако продолжительность прогноза составляет 20160, что составляет две недели.

Я проверил, есть ли какая-либо корреляция сдлина тренировочного набора.Видимо, есть.Если я введу набор данных для обучения за три недели, он даст прогноз на три недели.

xreg <- fourier(msts_train_10, K= c(15,5))
fit4 <- auto.arima(msts_train_10, xreg=xreg, seasonal=FALSE, stationary=TRUE)
fc4 <- forecast(fit4, xreg =  xreg, h = 10080)
accuracy(fc4,msts_total)
autoplot(fc4)


> length(fc4$mean)
[1] 20160

Я ожидаю, что будет составлен прогноз на 1 неделю (значения 10080).Как можно исправить эту ошибку?

Answer 1

Пожалуйста, найдите время, чтобы прочитать файлы справки. В этом случае они предоставляют простое решение.

ч : Количество периодов для прогнозирования. Если используется xreg, h игнорируется, а количество периодов прогноза устанавливается равным количеству строк xreg.

Поскольку вы использовали fourier() для генерации xreg, и вы не использовали аргумент h в этой функции, xreg будет иметь столько строк, сколько обучающих данных. (Снова, попробуйте прочитать файл справки.)