Я работаю с пакетом прогноза и некоторыми данными из пакета fpp2.
Я пытался провести перекрестную проверку модели ARIMA по временным рядам austa, используя функцию tsCV.
Одна из ошибок подозрительна, и, возможно, я не понимаю, как работает эта функция.
library(forecast)
library(fpp2)
data(austa)
farimaboxcox <- function(x, h) {
lambda <- BoxCox.lambda(x)
forecast(auto.arima(x, stepwise=FALSE, lambda = lambda), h = h)
}
e <- tsCV(austa, farimaboxcox, h = 5)
e[7:9, 4]
#[1] NA -366.4481 NA
#Try to replicate the results above
austa_training <- subset(austa, start = 1, end = 7)
austa_test <- subset(austa, start = 8, end = 12)
lambda <- BoxCox.lambda(austa_training)
fit <- forecast(auto.arima(austa_training, stepwise=FALSE, lambda = lambda), h = 5)
e <- austa_test[5] - fit$mean[5]
#[1] NA
austa_training <- subset(austa, start = 1, end = 8)
austa_test <- subset(austa, start = 9, end = 13)
lambda <- BoxCox.lambda(austa_training)
fit <- forecast(auto.arima(austa_training, stepwise=FALSE, lambda = lambda), h = 5)
e <- austa_test[5] - fit$mean[5]
#[1] NA
austa_training <- subset(austa, start = 1, end = 9)
austa_test <- subset(austa, start = 10, end = 14)
lambda <- BoxCox.lambda(austa_training)
fit <- forecast(auto.arima(austa_training, stepwise=FALSE, lambda = lambda), h = 5)
e <- austa_test[5] - fit$mean[5]
#[1] NA
Почему я получаю ошибку -366.4481 от функции tsCV? Разве это не должно быть NA?