从checkresiduals函数中提取p值

Question

我用预测包预测.Below是我预测的结果。

#CODE 
library(forecast)
      DATA_SET<-data.frame(TEST=c(200,220,200,260,300,290,320,340,360,500,200,300,400,250,350,390,400,450,470,350,300,220,580,450,120,250,360,470)
                           )
      View(DATA_SET)

      # Making TS object
      TS_DATA_SET<-ts(DATA_SET,start=c(2010,1),frequency = 12)

      # Forecasting
      TS_FORECAST<-auto.arima(TS_DATA_SET)

所以现在我想从checkresiduals函数中提取p值到数据框中，

   #Checking residuals
   checkresiduals(TS_FORECAST, plot = FALSE)

##  Ljung-Box test
##
##   data:  Residuals from ARIMA(0,0,0) with non-zero mean
## Q* = 4.5113, df = 4.6, p-value = 0.4237
##
## Model df: 1.   Total lags used: 5.6

我正在尝试下面的代码，但我有问题

p-value<-data.frame(checkresiduals(TS_FORECAST, plot = FALSE))
p_value
#data frame with 0 columns and 0 rows

那么任何人都可以帮助我如何从checkresiduals函数中提取p值（p值= 0.4237）到data.frame？

Answer 1

不幸的是，函数checkresiduals()不返回值，只是prints()它们。您可以通过编写没有括号的checkresiduals来查看该功能。或者你检查开发者的github。

您可以通过在其中放入return()来重写该功能。我只是复制粘贴功能并将其插入到最后：

 checkresiduals <- function(object, lag, df=NULL, test, plot=TRUE, ...) {
  showtest <- TRUE
  if (missing(test)) {
    if (is.element("lm", class(object))) {
      test <- "BG"
    } else {
      test <- "LB"
    }
    showtest <- TRUE
  }
  else if (test != FALSE) {
    test <- match.arg(test, c("LB", "BG"))
    showtest <- TRUE
  }
  else {
    showtest <- FALSE
  }

  # Extract residuals
  if (is.element("ts", class(object)) | is.element("numeric", class(object))) {
    residuals <- object
    object <- list(method = "Missing")
  }
  else {
    residuals <- residuals(object)
  }

  if (length(residuals) == 0L) {
    stop("No residuals found")
  }

  if ("ar" %in% class(object)) {
    method <- paste("AR(", object$order, ")", sep = "")
  } else if (!is.null(object$method)) {
    method <- object$method
  } else if ("HoltWinters" %in% class(object)) {
    method <- "HoltWinters"
  } else if ("StructTS" %in% class(object)) {
    method <- "StructTS"
  } else {
    method <- try(as.character(object), silent = TRUE)
    if ("try-error" %in% class(method)) {
      method <- "Missing"
    } else if (length(method) > 1 | base::nchar(method[1]) > 50) {
      method <- "Missing"
    }
  }
  if (method == "Missing") {
    main <- "Residuals"
  } else {
    main <- paste("Residuals from", method)
  }

  if (plot) {
    suppressWarnings(ggtsdisplay(residuals, plot.type = "histogram", main = main, ...))
  }

  # Check if we have the model
  if (is.element("forecast", class(object))) {
    object <- object$model
  }

  if (is.null(object) | !showtest) {
    return(invisible())
  }

  # Seasonality of data
  freq <- frequency(residuals)

  # Find model df
  if(grepl("STL \\+ ", method)){
    warning("The fitted degrees of freedom is based on the model used for the seasonally adjusted data.")
  }
  df <- modeldf(object)

  if (missing(lag)) {
    lag <- ifelse(freq > 1, 2 * freq, 10)
    lag <- min(lag, round(length(residuals)/5))
    lag <- max(df+3, lag)
  }

  if (!is.null(df)) {
    if (test == "BG") {
      # Do Breusch-Godfrey test
      BGtest <- lmtest::bgtest(object, order = lag)
      BGtest$data.name <- main
      print(BGtest)
      return(BGtest)
    }
    else {
      # Do Ljung-Box test
      LBtest <- Box.test(zoo::na.approx(residuals), fitdf = df, lag = lag, type = "Ljung")
      LBtest$method <- "Ljung-Box test"
      LBtest$data.name <- main
      names(LBtest$statistic) <- "Q*"
      print(LBtest)
      cat(paste("Model df: ", df, ".   Total lags used: ", lag, "\n\n", sep = ""))
      return(LBtest)
    }
  }

}

你还需要modeldf()的github file功能

modeldf <- function(object, ...){
  UseMethod("modeldf")
}

modeldf.Arima <- function(object, ...){
  length(object$coef)
}

使用此解决方案，您可以使用原始的checkresiduals功能。现在您可以使用以下命令调用p.value：

res_values <- checkresiduals(TS_FORECAST, plot = TRUE)
res_values$p.value

您也可以自己使用Ljung-Box和Breusch-Godfrey test并忽略checkresiduals()函数，因为这是checkresiduals()所做的。

我认为编辑checkresiduals()函数是一种更方便的方式，所以你可以像习惯它一样使用它。您可以将其粘贴到代码中，它应该完成工作。只需确保在调用函数之前声明modeldf()和modeldf().Arima。它也可以测试功能。

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选项2，因为它是可能的：

您可以使用capture.output()捕获输出

capture.output(checkresiduals(TS_FORECAST, plot = FALSE))[5]

“Q * = 4.8322，df = 5，p值= 0.4367”

使用grep命令，应该可以在不更改函数的情况下提取p值。由于我不熟悉grep，我无法就此任务提供正确的答案。

Answer 2

Here你可以看到checkresiduals()的内部。

不幸的是，根据文档，它不会返回值，因此您无法轻松提取所需内容。

但您可以进行相同的计算（查看链接仓库中的第125行）：

Box.test(zoo::na.approx(TS_FORECAST$residuals), type = "Ljung")

在将输出分配给变量后，要访问p值，只需使用$p.value。

请注意，在我的快速示例中，它有点不同，因为我使用了默认值：

# r$p.value
# [1] 0.3678976