предсказывать будущие значения на основе увеличения тренда в R

Question

Это числовой вектор, который следует за растущей тенденцией (см. Ниже). Что, если я хочу предсказать следующие 100 значений на основе этой растущей тенденции? Я хочу, чтобы предсказанные значения были численно, а не на графике.

x[,2][1:500] 
[1] 409341 409341 409341 409341 409341 409341 409341 411486 422035 422035 422035 
[12] 422035 431658 431658 432432 432432 432432 434705 435179 443590 443590 443590 
[23] 443590 443590 443590 452983 454948 454948 454948 454948 454948 457306 457306 
[34] 458307 458307 458307 458307 458307 458307 458307 458307 458307 458307 458307 
[45] 458307 458307 458307 458307 458307 458307 458307 458307 458307 458307 458307 
[56] 458307 458307 458307 458307 458307 458307 458307 458307 458307 458307 458307 
[67] 458307 458307 458307 458307 458307 458307 458307 458307 458873 458873 462334 
[78] 462336 462336 462984 462984 462984 462984 462984 462984 462984 462984 464779 
[89] 464779 464953 465905 465905 465905 465905 465905 465905 465905 465905 465905 
[100] 465905 465905 465905 465905 465905 465905 465905 465905 465905 465905 465905 
[111] 468325 468325 468325 469363 469539 469539 469585 471389 471389 471389 472006 
[122] 472006 472431 472431 472431 472431 472431 472431 472431 472431 472431 472431 
[133] 472431 472431 472431 472497 472497 472803 472803 473504 473504 473623 473623 
[144] 473623 473623 473623 473623 473623 473623 473623 473623 477620 477620 477620 
[155] 477620 477620 477620 477620 477620 477620 477620 477620 477620 477620 477620 
[166] 479705 480350 482535 482535 482535 482535 482535 482535 482535 482535 482535 
[177] 482535 482535 482535 482535 482535 482535 482535 482535 482535 482535 482535 
[188] 482535 484568 484568 484568 484568 484568 488477 530816 530816 530816 530816 
[199] 530816 530816 531817 531817 531817 531817 531817 531817 531817 531817 531817 
[210] 531817 531817 531817 531817 531817 531817 531817 531817 531817 531817 531817 
[221] 531817 531817 531817 531817 531817 531817 531817 531817 531817 531817 531817 
[232] 531817 531817 531817 531817 531817 531817 531817 531817 531817 531817 531817 
[243] 531817 531817 531817 531817 531817 532355 532355 535845 535846 535856 537961 
[254] 537961 537961 537961 537961 537961 537961 537961 537961 538907 540396 540396 
[265] 540396 540396 540396 541233 541233 541233 541233 541233 541233 541233 541233 
[276] 541233 541233 541233 541233 541233 541233 541233 541233 541233 541233 541233 
[287] 541233 541233 541233 541233 541233 541233 541233 541233 541233 541233 541233 
[298] 541233 541233 541233 541233 541233 541233 541253 541253 541253 541253 541605 
[309] 541605 541605 541605 541605 541605 541605 541605 541605 541605 541605 541605 
[320] 541605 541745 541745 541745 541745 541745 541745 541745 541745 541745 542430 
[331] 542430 542430 542430 542430 542430 542430 542549 542549 542549 542549 542549 
[342] 542549 542549 542549 542549 542549 542549 542549 542549 542549 542549 542549 
[353] 542549 542549 542549 542549 542549 542549 542549 542549 542549 542549 542549 
[364] 542549 542549 542549 542549 542549 542549 542549 542549 542549 542549 542549 
[375] 542549 542549 542549 542549 542549 542549 542549 542549 542549 542549 542549 
[386] 542549 542549 543678 543678 543678 543678 543846 543846 549949 549949 549949 
[397] 549949 549949 549949 549949 549949 549949 551494 551494 552870 552870 552870 
[408] 552870 552870 552870 552870 552870 552870 552870 552870 552870 552870 552870 
[419] 552870 552870 552870 552870 552870 552870 552870 552870 552870 552870 552870 
[430] 552870 552870 552870 552870 552870 552870 552870 552870 552870 552870 552870 
[441] 552870 552870 552870 552870 552870 552870 552870 552870 552870 552870 552870 
[452] 552870 552870 552870 552870 552870 552870 552870 552870 552870 552870 552870 
[463] 552870 552870 552870 555274 555274 555274 555274 555274 555274 555274 555274 
[474] 555274 555274 555274 555274 555274 555274 555274 555274 555274 563748 576624 
[485] 576624 576624 576624 576624 576624 576624 576624 576624 576624 576624 576624 
[496] 576624 576624 576624 590125 590125 

Answer 1

Если xdata <- x[,2][1:500], и при условии, что ваши данные временных рядов данных, вы можете использовать forecast библиотеку, которая может fit a model in an automated way.

library(forecast) 
xdata <- ts(xdata) 
fit <- auto.arima(xdata) 
# or `fit <- ets(xdata)` 
pred_xdata <- forecast(fit, 100) 

plot(forecast(fit, 100)) 

Где pred_xdata содержит следующие 100 очков, которые вы после этого.

Сюжет будет выглядеть, как показано ниже: