MARS：地球パッケージに時系列を当てはめ、結び目を見つける方法

Question

私たちは単変量時系列データを扱っています。

アースパッケージに火星モデルを適合させるにはどうすればいいですか？私は同じことをすることができたと思う。 フィットしたモデルでノットを見つける方法をフィッティングした後。

私はMARSフィットからノットを見つけることができた我々は

library(tsoutliers) 
library(expsmooth) 
library(fma) 
library(tseries) 
library(forecast) 
library(earth) 

setwd("./files/") 
examples <- list.files("./") 
print(examples) 
length(examples) 

labels <- c('Raw', 'Smoothed', 'second time smoothed') 
cols <- c('red', 'yellow', 'blue') 
par(new=TRUE) 
for (i in c(2:10)){ # length(examples) 
    # par(mfrow=2:1) 
    dataseries <- read.csv(examples[i]) 
    series <- ts(dataseries[2], start = 1, end = length(dataseries[,2]),na.omit(daily_data$cnt_ma), frequency = 1) 
    plot(series, col = cols[1], main=examples[i]) 
    smoothedseries <- filter(series, filter=rep(1/140, 140), 
          method= 'convolution', sides=2) 
    lines(smoothedseries, col=cols[2], lwd=2) 

    second <- filter(smoothedseries, filter=rep(1/140, 140), 
        method= 'convolution', sides=2) 
    lines(second, col=cols[3], lwd=2) 
    legend("bottomleft", labels, col=cols, lwd=2) 
    df <- data.frame(smoothedseries) 
    df[is.na(df)] <- 0 
    df1 <- cbind(dataseries[1], df) 
    mars <- earth(x = df1[2], y = df1[1]) 
    plot(mars) 
    #plot.earth.models(mars) 
    #earth_plotmodsel(mars) 
    #print(mars$grsq) 
    # cp <- ts(dataseries[4], start = 1, end = length(dataseries[,4]),na.omit(daily_data$cnt_ma), frequency = 1) 
    # plot(cp, main=examples[i]) 
} 

Answer 1

を使用しているコードを見つけてください。モデル$ cuts [model $ selected_cuts]パラメータを使用すると、