在Mathematica中,可以使用%重用上一个命令的输出.
bash(或其他一些shell)有类似的东西吗？
例如,我运行一个make,它会发出警告,但我想找到所有警告.所以,我输入
make | grep "warning"
但是我无法看到make的输出.
我想输入这样的东西:
make
% | grep "warning"
我正在使用包中的accuracy函数forecast来计算准确度度量.我用它来计算拟合时间序列模型的度量,例如ARIMA或指数平滑.由于我在不同维度和聚合级别上测试不同的模型类型,我使用的是MUND,即Hyndman等人(2006年,"另一种预测准确度测量")引入的绝对缩放误差,来比较不同的模型在不同的层面上.
现在我也将模型与预测历史进行比较.因为我只有预测值而不是模型,所以我尝试使用该accuracy函数.在函数描述中提到它还允许提供两个向量参数,一个具有预测值,一个具有实际值,以计算度量(而不是拟合模型):
f:类"预测"的对象,或包含预测的数字向量.如果省略x,它也将与Arima,ets和lm对象一起使用 - 在这种情况下,返回样本内准确度度量.
x:可选的数字向量,包含与对象长度相同的实际值.
但我很惊讶所有措施都归还了,期待MASE.所以我想知道是否有人知道原因是什么？为什么MASE没有返回,而在accuracy函数中使用两个向量作为参数？
我正在尝试使用varsR中的包来学习矢量自回归模型.这个包没有任何方法来测量返回模型的准确性.
具体来说,我想使用R中包中accuracy函数中定义的MASE forecast,将VAR预测与每个组件时间序列上使用Arima模型的预测进行比较(我使用了4个可能相关的时间序列).accuracy无法识别varest返回的对象vars.如何获取每个预测组件的MASE？我想计算样本内和样本外的准确度
代码示例:
library(vars)
library(forecast)
data(Canada)
v<- VAR(window(Canada, end=c(1998,4)), p=2)
accuracy(v$varresult[[1]])
参数accuracy是一个lm对象,并返回系列1的训练精度:
ME RMSE MAE MPE MAPE MASE
Training set 1.536303e-15 0.3346096 0.2653946 -1.288309e-05 0.0281736 0.03914555
我希望使用类似的东西来获得样本外的测试精度(不完全是这样,因为需要指定预测期):
accuracy(v$varresult[[1]], window(Canada[,1], start=c(1999,1)))
但是lm对象不支持这种情况并返回错误
Error in testaccuracy(f, x, test) : Unknown list structure
如果我直接使用这些值如下,我没有得到MASE,它需要有关训练集的信息.这也容易出现一个错误,因为使用了值而不是ts对象,因为它们accuracy将直接匹配存储的时间:
p<-predict(v, n.ahead=8)
accuracy(p$fcst[[1]][,"fcst"],window(Canada[,1], start=c(1999,1)))
ME RMSE MAE MPE MAPE ACF1 Theil's U
Test set -0.1058358 0.8585455 0.7385238 -0.01114099 0.07694492 0.5655117 1.359761 …