R auto.arima包版本3.22 solve.default中出错(res$hessian*n.used)
我使用的auto.arima()如下所示:R auto.arima包版本3.22 solve.default中出错(res$hessian*n.used),r,forecasting,R,Forecasting,我使用的auto.arima()如下所示: F12.Xreg <- fourier(NEW.JMB,12) F4.Xreg<- fourier(NEW.JMB,4) fb<-cbind(F12.Xreg, F4.Xreg) fit <-auto.arima(NEW.JMB, D=0, max.P=0, max.Q=0, xreg=fb) 感谢两个傅里叶矩阵具有相同的列,因此设计矩阵不是满秩矩阵。您只需调用fourier()即可创建fourier项。两个fourier矩阵
F12.Xreg <- fourier(NEW.JMB,12)
F4.Xreg<- fourier(NEW.JMB,4)
fb<-cbind(F12.Xreg, F4.Xreg)
fit <-auto.arima(NEW.JMB, D=0, max.P=0, max.Q=0, xreg=fb)
感谢两个傅里叶矩阵具有相同的列,因此设计矩阵不是满秩矩阵。您只需调用
fourier()
即可创建fourier项。两个fourier矩阵具有相同的列,因此设计矩阵不是满秩矩阵。您只需调用fourier()
即可创建fourier项嗨,Rob,我对两个fourier矩阵fourier(x,7)和fourier(x,365)也有同样的问题。当我像上面一样将它们绑定在一起时,我可以看到奇异值都是非零的,所以xreg仍然是满秩的。你知道为什么仍然会出现错误吗?啊,对不起,这实际上是因为我在xreg中包含了另一个外部变量。奇怪的是,虽然奇异值仍然是非零的,但我对两个傅里叶矩阵fourier(x,7)和fourier(x,365)也有同样的问题。当我像上面一样将它们绑定在一起时,我可以看到奇异值都是非零的,所以xreg仍然是满秩的。你知道为什么仍然会出现错误吗?啊,对不起,这实际上是因为我在xreg中包含了另一个外部变量。奇怪的是,奇异值仍然不是零
Error in solve.default(res$hessian * n.used) :
system is computationally singular: reciprocal condition number = 6.64873e-30
Error in if (diffs == 1 & constant) { : argument is of length zero
In addition: Warning message:
In auto.arima(NEW.JMB, D = 0, max.P = 0, max.Q = 0, xreg = fb) :
Unable to calculate AIC offset