3 Fragen zu Zeitreihe

Ja, das ist korrekt. Bei der Prognoserechnung wird angenommen, dass sich zukünftige Werte gemäß den in der Zeitreihe enthaltenen Mustern und Mechanismen entwickeln. Diese Annahme basiert auf der Idee, dass historische Daten Informationen über zugrunde liegende Trends, saisonale Effekte und andere systematische Muster enthalten, die sich auch in der Zukunft fortsetzen werden. Diese Annahme ist zentral für viele Prognosemethoden, wie z.B. die Zeitreihenanalyse, bei der Modelle wie ARIMA (AutoRegressive Integrated Moving Average) oder exponentielle Glättung verwendet werden.

Für Zeitreihendaten zum Meeresspiegelanstieg kannst du verschiedene Quellen nutzen. Eine empfehlenswerte Anlaufstelle sind die Daten des National Oceanic and Atmospheric Administration (NOAA) die NASA. Auch das Intergovernmental Panel on Climate Change (IPCC) bietet umfassende Berichte und Daten zu diesem Thema. Diese Organisationen stellen oft historische Daten und Prognosen zur Verfügung, die dir bei deiner Recherche helfen können.

Die Fehlermeldung „auto.arima can only handle univariate time series“ in R bedeutet, dass die Funktion `auto.arima()` aus dem Paket **forecast** nur mit **eindimensionalen Zeitreihen** (also Vektoren mit einer einzigen Messreihe) arbeiten kann. Du hast vermutlich versucht, `auto.arima()` auf ein Objekt anzuwenden, das **mehrere Zeitreihen** (also eine Matrix oder ein Data Frame mit mehreren Spalten) enthält. Die Funktion erwartet aber eine **einzelne Zeitreihe** (z.B. ein Vektor oder ein `ts`-Objekt mit nur einer Spalte). **Lösung:** Wähle eine einzelne Spalte (Zeitreihe) aus deinem Datensatz aus, z.B. so: ```r auto.arima(dein_data_frame$spaltenname) ``` oder ```r auto.arima(dein_matrix[,1]) ``` Weitere Infos zur Funktion findest du in der [Dokumentation von forecast::auto.arima](https://pkg.robjhyndman.com/forecast/reference/auto.arima.html).