R：autolayer移動平均誤差

Question

を与え、私は自分の時系列を使用してはa Forecasting: Principles and Practicesの例のように移動平均と一緒に時系列をプロットするにはsalestsと呼ばれる：

 Jan Feb Mar Apr May Jun Jul Aug Sep Oct Nov Dec 
2015 110 115 92 120 125 103 132 136 114 139 143 119 
2016 150 156 130 169 166 142 170 173 151 180 184 163 

私はその後のようなコードを使用ブック：

autoplot(salests, series="Sales") + 
    forecast::autolayer(ma(salests, 5), series="5 Moving Average") 

しかし、私はエラーが表示されます。

Error: Invalid input: date_trans works with objects of class Date only 

私は間違って何をしていますか？私はちょうどその本を守っているようだ。

ありがとうございます事前にありがとうございます

Answer 1

あなたに役立ついくつかのアイデアがあります。

# I start reading your dataset 
df1 <- read.table(text=' 
    Jan Feb Mar Apr May Jun Jul Aug Sep Oct Nov Dec 
2015 110 115 92 120 125 103 132 136 114 139 143 119 
2016 150 156 130 169 166 142 170 173 151 180 184 163 
', header=T) 

# Set locale to 'English' if you have a different setting 
Sys.setlocale(locale='English') 

# I reshape your dataset in long format 
library(reshape) 
df2 <- melt(df1) 
df2$time <- paste0("01-",df2$variable,'-',rep(rownames(df1), ncol(df1))) 
df2$time <- as.Date(df2$time, "%d-%b-%Y") 
(df2 <- df2[order(df2$time),]) 

#  variable value  time 
# 1  Jan 110 2015-01-01 
# 3  Feb 115 2015-02-01 
# 5  Mar 92 2015-03-01 
# 7  Apr 120 2015-04-01 
# 9  May 125 2015-05-01 
# 11  Jun 103 2015-06-01 
# 13  Jul 132 2015-07-01 
# 15  Aug 136 2015-08-01 
# 17  Sep 114 2015-09-01 
# 19  Oct 139 2015-10-01 
# 21  Nov 143 2015-11-01 
# 23  Dec 119 2015-12-01 
# 2  Jan 150 2016-01-01 
# 4  Feb 156 2016-02-01 
# 6  Mar 130 2016-03-01 
# 8  Apr 169 2016-04-01 
# 10  May 166 2016-05-01 
# 12  Jun 142 2016-06-01 
# 14  Jul 170 2016-07-01 
# 16  Aug 173 2016-08-01 
# 18  Sep 151 2016-09-01 
# 20  Oct 180 2016-10-01 
# 22  Nov 184 2016-11-01 
# 24  Dec 163 2016-12-01 

は今、時系列tsオブジェクト

(salests <- ts(df2$value, frequency=12, start = c(2015,1))) 
# Jan Feb Mar Apr May Jun Jul Aug Sep Oct Nov Dec 
# 1 110 115 92 120 125 103 132 136 114 139 143 119 
# 2 150 156 130 169 166 142 170 173 151 180 184 163 

を作成し、それをプロットします

library(ggfortify) 
library(forecast) 
autoplot(salests) + 
    forecast::autolayer(ma(salests, 5), series="5 Moving Average")