прогноз несоответствующих массивов hts

Question

Всем привет! Я пытаюсь вычислить статистику точности для иерархических временных рядов, используя пакет hts, но получаю сообщение об ошибке «Ошибка в x - fcasts: несоответствующие массивы».

      library(hts)
abc <- matrix(sample(1:100, 32*140, replace=TRUE), ncol=32)
colnames(abc) <- c(
  paste0("A0",1:5), 
  paste0("B0",1:9),"B10",
  paste0("C0",1:8),
  paste0("D0",1:5),
  paste0("E0",1:4)
)
abc <- ts(abc, start=2019, frequency=365.25/7)
x <- hts(abc, characters = c(1,2))

data <- window(x, start = 2019.000, end = 2021.166)
test <- window(x, start = 2021.185)
fcasts <- forecast(data, h = 20, method = "bu")
accuracy(fcasts, test)
accuracy(fcasts test, levels = 1)

Тогда сообщение об ошибке:

      > data <- window(x, start = 2019.000, end = 2021.166)
> test <- window(x, start = 2021.185)
> fcasts <- forecast(data, h = 20, method = "bu")
There were 32 warnings (use warnings() to see them)
> accuracy(fcasts, test)
Error in x - fcasts : non-conformable arrays
> accuracy(fcasts, test, levels = 1)
Error in x - fcasts : non-conformable arrays

Спасибо

Answer 1

Я думаю, проблема возникает из-за объекта списка для fcasts и test .

Попробуй это:

      accuracy(fcasts$bts, test$bts)
accuracy(fcasts$bts, test$bts, levels = 1)

Answer 2

Это ошибка в htspackage, который я исправил в версии для разработчиков (https://github.com/earowang/hts/commit/3f444cf6d6aca23a3a7f2d482df2e33bb078dc55).

При использовании версии CRAN этой проблемы можно избежать, используя тот же горизонт прогноза ( h) как длина тестового набора.

Была еще одна ошибка в accuracy()вызван еженедельными данными, которые я также исправил.