分层预测（hts包）R不均匀群体和自定义预测

我正在阅读我的hts包。我有兴趣尝试自定义预测部分，该部分需要使用指定的预测功能遍历每个系列。所提供的例子显示偶数组。我想知道如何运行具有不平衡数量的组的自定义预测，然后将它们重新组合到gts对象中。分层预测（hts包）R不均匀群体和自定义预测

bts <- ts(5 + matrix(sort(rnorm(500)), ncol=5, nrow=100)) 
y <- hts(bts, nodes=list(2, c(3, 2))) 

allts_y <- aggts(y) 
allf <- matrix(allts_y, nrow=100, ncol=ncol(allts_y)) 

for(i in 1:ncol(allts_y)) 
    allf[,i] <- forecast(auto.arima(allts_y[,i]), h=10)$mean 
allf <- ts(allf, start=1) 

# below code is where I run into a hang-up 
g <- matrix(c(rep(2, 5), rep(3, 5), rep(1:5, 2)), nrow = 2, byrow = T) 
y.f <- combinef(allf, groups = g)

来源

2016-03-24 user2300643

组结构g不匹配由nodes论点hts()指定的层次结构。取代最后一行

y.f <- combinef(allf, nodes=y$nodes)

来源

2016-03-27 23:39:09

谢谢你，海德曼博士。我现在看到两个数据对象之间的差异以及我想如何将一个方形的钉子安装到一个圆孔中。我一定会在将来区分组和节点。 – user2300643

分层预测（hts包）R不均匀群体和自定义预测

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