予測パッケージを使用して予測から予測ポイントの見積もりおよび間隔を取得する

予測から値を印刷する方法が必要です。予測パッケージを使用して予測から予測ポイントの見積もりおよび間隔を取得する

暗い青色の線の値と、可能であれば、下の図の灰色の部分の値を印刷する必要があります。

この値を印刷するか、2019予測値を出力するコードは何ですか？

library(forecast) 

timese <- ts(WWWusage, start = c(2008, 1), end = c(2016, 1), frequency = 12) 

### Structural Time Series Model 
# Trend likelihood  
fit <- StructTS(timese, "trend") 

### Make the plot 
plot(forecast(fit, level = c(70, 90)), 
    sub = "Confidence Interval 70% ~ 90% or Determined by user", 
    ylab = "Y Axis Variable", 
    main = "Forecast Linear Structural Model @ Trend-Wise", 
    ylim = c(0, 400))

出典

2016-03-21 Tomas Alonso Rehor

だけforecastオブジェクトを格納し、それを印刷：個々の行を抽出するための

fc <- forecast(fit, level = c(70, 90)) 
fc 
#   Point Forecast Lo 70 Hi 70 Lo 90 Hi 90 
# Feb 2016   234 230.3083 237.6917 228.1411 239.8589 
# Mar 2016   240 231.7450 248.2550 226.8991 253.1009 
# Apr 2016   246 232.1868 259.8132 224.0780 267.9220 
# May 2016   252 231.7796 272.2204 219.9095 284.0905 
# Jun 2016   258 230.6214 285.3786 214.5493 301.4507 
# Jul 2016   264 228.7832 299.2168 208.1097 319.8903 
# Aug 2016   270 226.3189 313.6811 200.6767 339.3233 
# Sep 2016   276 223.2716 328.7284 192.3183 359.6817 
# Oct 2016   282 219.6765 344.3235 183.0905 380.9095 
# Nov 2016   288 215.5631 360.4369 173.0402 402.9598

を、data.frameにこれを変換する方が簡単かもしれません：

df_fc <- as.data.frame(fc) 
df_fc["Jul 2016", ] 
#   Point Forecast Lo 70 Hi 70 Lo 90 Hi 90 
# Jul 2016   264 228.7832 299.2168 208.1097 319.8903

出典

2016-03-21 15:33:24 JasonAizkalns

ありがとう、たくさんの男。 "Lo 70" "Hi 70"などの意味は何ですか？ –

予測間隔（PI）の下限と上限です。基本的に 'level = c（70、90）'を指定することで、70番目と90番目の予測間隔（https://en.wikipedia.org/wiki/Prediction_interval）のモデルに合うと言いました。より正式には、PIは、まだ観察されていない確率変数に関連する区間であり、確率変数がその区間内にある確率である。この例では、2016年3月の227から253の間に90％の間隔を与えます.2016年3月の実際の値はこの間隔内に確率0.90でなければなりません。 – JasonAizkalns

予測パッケージを使用して予測から予測ポイントの見積もりおよび間隔を取得する

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