R(RUCM包)中未观察到的组件模型(UCM)错误消息

R(RUCM包)中未观察到的组件模型(UCM)错误消息,r,time-series,R,Time Series,我有过去两年的每日数据。我有每月的季节性。所以我想包括11个虚拟变量 dat<-read.csv("data.csv") val.ts <- ts(dat$Actual,start=c(2014,1,1),freq=12) 看看下面的方法是否适合你 library(rucm) dat <- read.csv("data.csv") fo <- as.formula(paste("Actual ~ ", paste(names(dat)[2:13], collapse=

我有过去两年的每日数据。我有每月的季节性。所以我想包括11个虚拟变量

dat<-read.csv("data.csv")
val.ts <- ts(dat$Actual,start=c(2014,1,1),freq=12)

看看下面的方法是否适合你

library(rucm)

dat <- read.csv("data.csv")
fo <- as.formula(paste("Actual ~ ", paste(names(dat)[2:13], collapse= "+")))
mymod <- ucm(fo, data = dat, cycle = TRUE, cycle.period = 12)
库(rucm)

dat根据帮助页面(阅读帮助页面总是一个好主意),
ucm
函数将公式作为输入(
ucm(公式、数据等)
)。这不是您的情况。谢谢,我按照您的指示使用了公式参数,再次收到一条新的错误消息。Post已更新您应该按照帮助页面进行操作。我确实检查了帮助页面,这就是我如何意识到我没有使用公式的倾斜符号,但是
val.ts~dat[,2:12]
对于公式来说是一个不正确的构造。请阅读一些文档。
Error in `[.data.frame`(data, , as.character(dep.var)) : 
  undefined columns selected
library(rucm)

dat <- read.csv("data.csv")
fo <- as.formula(paste("Actual ~ ", paste(names(dat)[2:13], collapse= "+")))
mymod <- ucm(fo, data = dat, cycle = TRUE, cycle.period = 12)
set.seed(123)
dat <- as.data.frame(cbind(Nile, matrix(rnorm(1200), 100, 12)))
colnames(dat) <- c("Actual", paste0("V", 1:12))
fo <- as.formula(paste("Actual ~ ", paste(names(dat)[2:13], collapse= "+")))
mymod <- ucm(fo, data = dat, cycle = TRUE, cycle.period = 12)

mymod
# Call:
# ucm(formula = fo, data = dat, cycle = TRUE, cycle.period = 12)

# Parameter estimates:
#     Estimate Approx.StdErr   t.val p.value  
# V1   -8.1606       15.4735 -0.5274 0.59925  
# V2    4.6288       14.1291  0.3276 0.74399  
# V3    7.7008       14.7144  0.5234 0.60205  
# V4  -15.8045       14.0253 -1.1269 0.26287  
# V5  -11.5938       14.4435 -0.8027 0.42431  
# V6  -22.4537       14.9448 -1.5024 0.13656  
# V7   -2.6873       13.2951 -0.2021 0.84028  
# V8  -26.5699       14.1251 -1.8810 0.06327 .
# V9   12.5518       12.9471  0.9695 0.33497  
# V10  13.3437       13.8729  0.9619 0.33876  
# V11 -12.0410       13.2171 -0.9110 0.36477  
# V12   2.8637       13.8277  0.2071 0.83641  
# ---
# Signif. codes:  0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1

# Estimated variance:
# Irregular_Variance     Level_Variance     Cycle_Variance 
#         14722.8809           545.6452             7.0148