Вы также можете использовать функции arima
и predict
из пакета статистики, чтобы получить те же результаты без графика.
Вы можете прочитать из файла справки, что sarima.for - is a wrapper for R's predict.Arima.
> n <- length(x)
> fit <- stats::arima(x, order = c(p=0, d=1, q=0), xreg=1:n)
> stats::predict(fit, n.ahead=10, newxreg = (n + 1):(n + 10))
$`pred`
Time Series:
Start = 2011
End = 2020
Frequency = 1
[1] 1.424851 1.491022 1.557193 1.623364 1.689535 1.755706 1.821877 1.888048 1.954220 2.020391
$se
Time Series:
Start = 2011
End = 2020
Frequency = 1
[1] 1.306001 1.846964 2.262060 2.612002 2.920307 3.199036 3.455353 3.693928 3.918002 4.129937