傅立叶（）与fourierf（）中的R

Question

我使用在罗恩海德门的优良forecast包fourier()和fourierf()功能R.寻找验证的相同术语是否被选择并在fourier()和fourierf()使用的功能，我绘制一个很少有输出条款。

以下是原始数据，使用ts.plot(data)。 FYI的时间序列中有364个频率。

以下是使用fourier(data,3)的术语图。基本上，它看起来像现有数据的镜像。

看着刚刚输出的SIN1来看，再次，我们得到了一些变化，显示在上面的数据线类似364天的季节性。

然而，当我使用绘制我fourierf(data,3, 410)看到下面的数据预测傅里叶变换结果。它看起来比原来的fourier函数提供的条件更光滑。

所以，我不知道fourier()和fourierf()的结果是如何相关的。是否有可能只看到一个综合傅立叶结果，以便您可以看到正弦或余弦结果在现有数据中移动，然后在整个预测期间？如果不是，我如何确认fourierf()创建的条款符合样本内数据？

我想用它与其他外部回归量像这样的auto.arima或glm功能：

trainFourier<-fourier(data,3) 

trainFourier<-as.data.frame(trainFourier) 
trainFourier$exogenous<-exogenousData 
arima.object<-auto.arima(data, xreg=trainFourier) 

futureFourier<-fourierf(data,3, 410) 

fourierForecast<-forecast(arima.object, xreg=futureFourier, h=410) 

，想完全确保auto.arima有适当的配件（使用条款从fourier() ）到我将在xreg中放入的forecast（其中包含来自不同函数的条款，即ffourier()）。

Answer 1

找出问题所在。我正在使用fda和forecast软件包。用于功能数据分析和回归的fda具有其自己的fourier()函数。如果我脱离fda，从fourier(data,3)我的S1项看起来是这样的：

与我如果用这个故事的ts.plot(c(trainFourier$S1,futureFourier$S1))

道德傅立叶预测排队很好 - 看你的包剿，乡亲们！