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私の目的は、ドリフト予測関数を使ったランダムウォークからのドリフト係数をリストし、一連の履歴データ（以下）に適用することです。具体的には、最初の年のドリフトモデルからランダムウォークからドリフト係数を集めようとしています。最後に累積的に累積的に係数を記録します。これは繰り返しまたは毎年を意味します（これをリストに記録しますか？適切な）。明確にするために、新たなランダムウォークの予測には、これまでのすべての年が含まれます。Rのドリフト関数を使ったランダムウォークからドリフト係数を繰り返し計算し、リストにコンパイル
データは241個の消費レベルのリストである、と私はドリフト係数は、繰り返しに、N = 1から進んにわたってどのように変化するかを見分けるしようとしてN = 241
どこ例えばランダムウォークいますドリフトモデルでは、Y [t] = c + Y [t-1] + Z [t]であり、Z [t]は通常の誤差であり、cは探している係数です。このループのための機能を含んでおり、これを抽出するにはR.
で「予測」のパッケージからRWF（）関数からC係数を抽出での私の現在の試みは、私はそのような
rwf(x, h = 1, drift = TRUE)$model[[1]]
ドリフト係数を抽出します。 問題は、rwf呼び出し内のデータをサブセット化しようとする試みが失敗したことです。また、rwf（）がサブセット引数をサポートしていると試行錯誤や研究によって信じられません。この意味で、関数をループする試みは失敗しました。
このようなコードの例は、私にすべてのヘルプははるかに高く評価されるだろう
Error in lm.fit(x, y, offset = offset, singular.ok = singular.ok, ...) :
0 (non-NA) cases
In addition: Warning message:
In is.na(rows) : is.na() applied to non-(list or vector) of type 'NULL'
次のエラーを与える
for (i in 1:5){print((rwf(x[1:i], h = 1, drift = TRUE))$model[[1]])}
です。 私は助けのために多くを読んだが、これは質問をするのが初めてである。
PCE
1 1306.7
2 1309.6
3 1335.3
4 1341.8
5 1389.2
6 1405.7
7 1414.2
8 1411.0
9 1401.6
10 1406.7
11 1425.0
12 1444.4
13 1474.7
14 1507.8
15 1536.6
16 1555.6
17 1575.2
18 1577.8
19 1583.0
20 1586.6
21 1608.4
22 1619.5
23 1622.4
24 1635.3
25 1636.1
26 1613.9
27 1627.1
28 1653.8
29 1675.6
30 1706.7
31 1732.9
32 1751.0
33 1752.9
34 1769.7
35 1792.1
36 1785.0
37 1787.4
38 1786.9
39 1813.4
40 1822.2
41 1858.7
42 1878.5
43 1901.6
44 1917.0
45 1944.2
46 1957.3
47 1976.0
48 2002.9
49 2019.6
50 2059.5
51 2095.8
52 2134.3
53 2140.2
54 2187.8
55 2212.0
56 2250.0
57 2313.2
58 2347.4
59 2353.5
60 2380.4
61 2390.3
62 2404.2
63 2437.0
64 2449.5
65 2464.6
66 2523.4
67 2562.1
68 2610.3
69 2622.3
70 2651.7
71 2668.6
72 2681.5
73 2702.9
74 2719.5
75 2731.9
76 2755.9
77 2748.4
78 2800.9
79 2826.6
80 2849.1
81 2896.5
82 2935.2
83 2991.2
84 3037.4
85 3108.6
86 3165.5
87 3163.9
88 3175.3
89 3166.0
90 3138.3
91 3149.2
92 3162.2
93 3115.8
94 3142.0
95 3194.4
96 3239.9
97 3274.2
98 3339.6
99 3370.3
100 3405.9
101 3450.3
102 3489.7
103 3509.0
104 3542.5
105 3595.9
106 3616.9
107 3694.2
108 3709.7
109 3739.6
110 3758.5
111 3756.3
112 3793.2
113 3803.3
114 3796.7
115 3710.5
116 3750.3
117 3800.3
118 3821.1
119 3821.1
120 3836.6
121 3807.6
122 3832.2
123 3845.9
124 3875.4
125 3946.1
126 3984.8
127 4063.9
128 4135.7
129 4201.3
130 4237.3
131 4297.9
132 4331.1
133 4388.1
134 4462.5
135 4503.2
136 4588.7
137 4598.8
138 4637.2
139 4686.6
140 4768.5
141 4797.2
142 4789.9
143 4854.0
144 4908.2
145 4920.0
146 5002.2
147 5038.5
148 5078.3
149 5138.1
150 5156.9
151 5180.0
152 5233.7
153 5259.3
154 5300.9
155 5318.4
156 5338.6
157 5297.0
158 5282.0
159 5322.2
160 5342.6
161 5340.2
162 5432.0
163 5464.2
164 5524.6
165 5592.0
166 5614.7
167 5668.6
168 5730.1
169 5781.1
170 5845.5
171 5888.8
172 5936.0
173 5994.6
174 6001.6
175 6050.8
176 6104.9
177 6147.8
178 6204.0
179 6274.2
180 6311.8
181 6363.2
182 6427.3
183 6453.3
184 6563.0
185 6638.1
186 6704.1
187 6819.5
188 6909.9
189 7015.9
190 7085.1
191 7196.6
192 7283.1
193 7385.8
194 7497.8
195 7568.3
196 7642.4
197 7710.0
198 7740.8
199 7770.0
200 7804.2
201 7926.4
202 7953.7
203 7994.1
204 8048.3
205 8076.9
206 8117.7
207 8198.1
208 8308.5
209 8353.7
210 8427.6
211 8465.1
212 8539.1
213 8631.3
214 8700.1
215 8786.2
216 8852.9
217 8874.9
218 8965.8
219 9019.8
220 9073.9
221 9158.3
222 9209.2
223 9244.5
224 9285.2
225 9312.6
226 9289.1
227 9285.8
228 9196.0
229 9076.0
230 9040.9
231 8998.5
232 9050.3
233 9060.2
234 9121.2
235 9186.9
236 9247.1
237 9328.4
238 9376.7
239 9392.7
240 9433.5
241 9482.1
FYI it 'forecast'は小文字の「f」です – Chase