Q&AR
1> d <- read.csv('~/Desktop/GDPData.csv') 2> d 3 Date GDP 41 Jan-81 62,223.10 52 Apr-81 64,413.10 63 Jul-81 66,740.30 74 Oct-81 75,454.20 85 Jan-82 65,949.30 96 Apr-82 67,633.60 107 Jul-82 70,042.40 118 Oct-82 78,956.70 129 Jan-83 68,613.70 1310 Apr-83 70,717.10 1411 Jul-83 73,467.20 1512 Oct-83 82,505.90 1613 Jan-84 72,326.80 1714 Apr-84 75,227.60 1815 Jul-84 78,147.00 1916 Oct-84 87,443.90 2017 Jan-85 76,973.70 2118 Apr-85 80,101.20 2219 Jul-85 83,017.80 2320 Oct-85 93,593.40 2421 Jan-86 82,286.90 2522 Apr-86 84,123.90 2623 Jul-86 86,977.10 2724 Oct-86 96,956.90 2825 Jan-87 85,024.20 2926 Apr-87 87,092.30 3027 Jul-87 91,146.50 3128 Oct-87 103,076.10 3229 Jan-88 93,102.10 3330 Apr-88 93,215.00 3431 Jul-88 98,053.50 3532 Oct-88 109,270.80 3633 Jan-89 99,890.30 3734 Apr-89 99,307.70 3835 Jul-89 104,163.00 3936 Oct-89 118,108.40 4037 Jan-90 105,692.40 4138 Apr-90 108,342.90 4239 Jul-90 113,726.00 4340 Oct-90 125,847.10 4441 Jan-91 115,047.70 4542 Apr-91 116,119.80 4643 Jul-91 119,159.20 4744 Oct-91 132,518.60 4845 Jan-92 119,545.10 4946 Apr-92 119,681.40 5047 Jul-92 122,309.00 5148 Oct-92 133,520.20 5249 Jan-93 121,171.10 5350 Apr-93 119,264.60 5451 Jul-93 120,931.10 5552 Oct-93 133,924.10 5653 Jan-94 120,994.40 5754 Apr-94 122,715.40 5855 Jul-94 123,398.90 5956 Oct-94 134,429.00 6057 Jan-95 122,207.90 6158 Apr-95 125,394.00 6259 Jul-95 126,404.80 6360 Oct-95 138,535.00 6461 Jan-96 125,867.90 6562 Apr-96 129,257.30 6663 Jul-96 128,906.70 6764 Oct-96 141,775.00 6865 Jan-97 128,903.50 6966 Apr-97 131,550.10 7067 Jul-97 131,128.80 7168 Oct-97 142,560.10 7269 Jan-98 128,154.40 7370 Apr-98 129,954.90 7471 Jul-98 128,775.70 7572 Oct-98 140,992.00 7673 Jan-99 126,281.50 7774 Apr-99 128,489.30 7875 Jul-99 127,361.50 7976 Oct-99 137,519.50 8077 Jan-00 128,553.40 8178 Apr-00 130,062.30 8279 Jul-00 128,854.00 8380 Oct-00 139,236.30 8481 1-Jan 130,294.10 8582 1-Apr 130,086.70 8683 1-Jul 127,068.50 8784 1-Oct 135,555.60 8885 2-Jan 126,478.30 8986 2-Apr 127,907.50 9087 2-Jul 126,269.80 9188 2-Oct 135,330.60 9289 3-Jan 125,346.50 9390 3-Apr 128,074.90 9491 3-Jul 126,317.50 9592 3-Oct 135,661.80 9693 4-Jan 127,665.30 9794 4-Apr 128,884.30 9895 4-Jul 127,822.30 9996 4-Oct 136,593.60 10097 5-Jan 128,048.30 10198 5-Apr 129,670.20 10299 5-Jul 128,696.80 103100 5-Oct 137,717.60 104101 6-Jan 129,558.10 105102 6-Apr 130,029.90 106103 6-Jul 128,128.40 107104 6-Oct 139,163.30 108105 7-Jan 131,712.00 109106 7-Apr 131,836.00 110107 7-Jul 129,386.60 111108 7-Oct 138,753.60 112109 8-Jan 130,946.60 113110 8-Apr 129,711.60 114111 8-Jul 126,389.40 115112 8-Oct 133,668.10 116113 9-Jan 119,712.90 117114 9-Apr 121,352.80 118115 9-Jul 119,512.40 119116 9-Oct 128,922.90 120117 10-Jan 122,168.80 121118 10-Apr 123,409.30 122119 10-Jul 124,112.90 123120 10-Oct 130,663.00 124121 11-Jan 121,243.90 125122 11-Apr 119,748.30 126123 11-Jul 121,518.80 127124 11-Oct 128,897.40 128125 12-Jan 123,877.80 129126 12-Apr 122,133.20 130127 12-Jul 120,578.90 131128 12-Oct 128,367.20 132129 13-Jan 123,290.40 133130 13-Apr 123,962.30 134131 13-Jul 124,080.00 135132 13-Oct 131,842.80 136133 14-Jan 127,370.10 137134 14-Apr 126,615.90 138135 14-Jul 125,507.40 139136 14-Oct 134,382.60 140137 15-Jan 131,729.20 141138 15-Apr 131,433.80 142139 15-Jul 130,273.60 143140 15-Oct 137,883.20 144141 16-Jan 133,195.40 145142 16-Apr 132,294.80 146143 16-Jul 130,701.60 147144 16-Oct 139,345.40 148145 17-Jan 134,509.00 149146 17-Apr 134,461.10 150147 17-Jul 134,034.10 151148 17-Oct 142,893.20 152149 18-Jan 136,159.60 153150 18-Apr 135,979.20 154151 18-Jul 133,195.00 155152 18-Oct 141,517.90 156> d1 <- ts(d[,2],start=c(1981,1),frequency=4) 157> d1 158 Qtr1 Qtr2 Qtr3 Qtr4 1591981 62,223.10 64,413.10 66,740.30 75,454.20 1601982 65,949.30 67,633.60 70,042.40 78,956.70 1611983 68,613.70 70,717.10 73,467.20 82,505.90 1621984 72,326.80 75,227.60 78,147.00 87,443.90 1631985 76,973.70 80,101.20 83,017.80 93,593.40 1641986 82,286.90 84,123.90 86,977.10 96,956.90 1651987 85,024.20 87,092.30 91,146.50 103,076.10 1661988 93,102.10 93,215.00 98,053.50 109,270.80 1671989 99,890.30 99,307.70 104,163.00 118,108.40 1681990 105,692.40 108,342.90 113,726.00 125,847.10 1691991 115,047.70 116,119.80 119,159.20 132,518.60 1701992 119,545.10 119,681.40 122,309.00 133,520.20 1711993 121,171.10 119,264.60 120,931.10 133,924.10 1721994 120,994.40 122,715.40 123,398.90 134,429.00 1731995 122,207.90 125,394.00 126,404.80 138,535.00 1741996 125,867.90 129,257.30 128,906.70 141,775.00 1751997 128,903.50 131,550.10 131,128.80 142,560.10 1761998 128,154.40 129,954.90 128,775.70 140,992.00 1771999 126,281.50 128,489.30 127,361.50 137,519.50 1782000 128,553.40 130,062.30 128,854.00 139,236.30 1792001 130,294.10 130,086.70 127,068.50 135,555.60 1802002 126,478.30 127,907.50 126,269.80 135,330.60 1812003 125,346.50 128,074.90 126,317.50 135,661.80 1822004 127,665.30 128,884.30 127,822.30 136,593.60 1832005 128,048.30 129,670.20 128,696.80 137,717.60 1842006 129,558.10 130,029.90 128,128.40 139,163.30 1852007 131,712.00 131,836.00 129,386.60 138,753.60 1862008 130,946.60 129,711.60 126,389.40 133,668.10 1872009 119,712.90 121,352.80 119,512.40 128,922.90 1882010 122,168.80 123,409.30 124,112.90 130,663.00 1892011 121,243.90 119,748.30 121,518.80 128,897.40 1902012 123,877.80 122,133.20 120,578.90 128,367.20 1912013 123,290.40 123,962.30 124,080.00 131,842.80 1922014 127,370.10 126,615.90 125,507.40 134,382.60 1932015 131,729.20 131,433.80 130,273.60 137,883.20 1942016 133,195.40 132,294.80 130,701.60 139,345.40 1952017 134,509.00 134,461.10 134,034.10 142,893.20 1962018 136,159.60 135,979.20 133,195.00 141,517.90 197> plot(d1) 198 plot.window(xlim, ylim, log, ...) でエラー: 199 有限な 'ylim' の値が必要です 200 追加情報: 警告メッセージ: 2011: xy.coords(x, NULL, log = log, setLab = FALSE) で: 202 強制変換により NA が生成されました 2032: min(x) で: min の引数に有限な値がありません: Inf を返します 2043: max(x) で: max の引数に有限な値がありません: -Inf を返します 205> library(seasonal) 206> d1.x13.1 <- seas(x=d1) 207 エラー: X-13 run failed 208 209Errors: 210- Problem reading 211 /var/folders/pt/b2ggk5x14gddyflvwmlnfwxr0000gn/T//RtmpbxdZjc/x136fe305b7c1e/data.dta. 212 Check your input file and format. 213- Time series could not be read due to previously found 214 errors 215- Specify series before user-defined adjustments 216- Need to specify a series to identify outliers 217> 218```### 前提・実現したいこと 219私がやりたいことは２つ。plotで時系列データを折れ線グラフとして可視化すること、そしてARIMA-13を用いて季節調整を施すことです。 220前処理段階でエラーが出ていて、そのためにグラフの可視化、ARIMA-13を使用した季節調整に進むことができません。 221このエラーはどうやら時系列に関わっているようなのですが、、、。 222 223 224### 発生している問題・エラーメッセージ 225 plot.window(xlim, ylim, log, ...) でエラー: 226 有限な 'ylim' の値が必要です 227 追加情報: 警告メッセージ: 2281: xy.coords(x, NULL, log = log, setLab = FALSE) で: 229 強制変換により NA が生成されました 2302: min(x) で: min の引数に有限な値がありません: Inf を返します 2313: max(x) で: max の引数に有限な値がありません: -Inf を返します 232 233> d1.x13.1 <- seas(x=d1) 234 エラー: X-13 run failed 235 236Errors: 237- Problem reading 238 /var/folders/pt/b2ggk5x14gddyflvwmlnfwxr0000gn/T//RtmpbxdZjc/x136fe305b7c1e/data.dta. 239 Check your input file and format. 240- Time series could not be read due to previously found 241 errors 242- Specify series before user-defined adjustments 243- Need to specify a series to identify outliers
エラーメッセージ
plot.window(xlim, ylim, log, ...) でエラー: 有限な 'ylim' の値が必要です 追加情報: 警告メッセージ: 1: xy.coords(x, NULL, log = log, setLab = FALSE) で: 強制変換により NA が生成されました 2: min(x) で: min の引数に有限な値がありません: Inf を返します 3: max(x) で: max の引数に有限な値がありません: -Inf を返します > d1.x13.1 <- seas(x=d1) エラー: X-13 run failed Errors: - Problem reading /var/folders/pt/b2ggk5x14gddyflvwmlnfwxr0000gn/T//RtmpbxdZjc/x136fe305b7c1e/data.dta. Check your input file and format. - Time series could not be read due to previously found errors - Specify series before user-defined adjustments - Need to specify a series to identify outliers ```ここに言語名を入力 ソースコード
試したこと
dataframeをtsに変換する際、endを指定するとプログラムが勝手に2019,2020年（このデータは存在せず、2018年10月までの四半期データ）まで予測してしまうので、endは指定していない。
ここに問題に対して試したことを記載してください。
補足情報（FW/ツールのバージョンなど）
私がやりたいことは２つ。plotで時系列データを折れ線グラフとして可視化すること、そしてARIMA-13を用いて季節調整を施すことです。
このデータdは国民経済計算のGDP（季節調整していない）の1981~2018の四半期データ数値です。
補足すると、ソフトウェア自体に問題はないです（AirPassengerデータで試しました。）。
回答1件
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自己解決
解決方法
元データであるcsvにおいて、GDPの数値のcurrency(通貨）値を数値に変更する。
これによって、数値の値の問題を解決した。
これにより、ARIMA-13の問題も自動的に解決した。
投稿2020/08/13 07:23
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