'tau + 1 + adj.beta +オブジェクト$ p'のエラーで失敗するTBATSによる時系列予測/予測

私は過去から約500値以上の単純な時間予測を行っています。私はCSVをロードして、季節を作ります。その後、私はそれにTBATsモデルを当てはめました。しかし、予測は次のエラーで失敗します。このデータは、12ヶ月間の値を持つ

、毎月〜31日

があります。ここでは

Error in tau + 1 + adj.beta + object$p : non-numeric argument to binary operator

は、CSVファイルの値でありますここ

は、私が使用しているRコードです：

library(forecast) 
mydata = read.csv("values.csv") 
seasons <- msts(mydata, seasonal.periods = c(12,372)) 
fit_model <- tbats(seasons) 
fcst <- forecast.tbats(fit_model,h=31,level=90)

Error in tau + 1 + adj.beta + object$p : non-numeric argument to binary operator

私が間違っているのは何：これは私にエラーを与えて？それを修正する方法は？また、いくつかの月には30日間、あるものには31日、2月には28日があります。データにこれを考慮する方法はありますか？今、私はすべての月に「31」日を使用しています。これは間違っています。

出典

2016-07-12 learnerX

batsのモデルはtbatsではなく、特定された季節性がないため、関数はクラスbatsではありません。 forecast.tbatsではなく、forecast関数を使用してください。どの予測方法を使用するかをRに指示しようとしています。

編集：エラーを防ぐためにforecast.tbats（）関数を更新しました。 githubのバージョンを更新しました。

出典

2016-07-13 15:56:07

ありがとうございました！私は、明示的にどの予測モデルを使うべきかをRに伝える必要があると思った。モデルを指定せずにどのように逃げることができるのかをコードで教えてください。私はこれを試しました： 'fcst < - forecast（mydata、h = 31、level = 90）'と失敗しました： 'stl（x、s.window = s.window、t.window = t.window、ロバスト=ロバスト）：単変量系列のみが許可されます。 – learnerX

これは一般的な議論の場ではありません。必要に応じて新しい質問をしてください。 forecast（）は、多くの時系列モデルオブジェクトで機能する汎用関数です。 tsオブジェクトに直接適用すると、考えられるモデルが推測されます。 –

'tau + 1 + adj.beta +オブジェクト$ p'のエラーで失敗するTBATSによる時系列予測/予測

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