使用预测包从预测中获取预测点估计值和间隔

我需要打印深蓝色的线条值，如果可能的话，打印下面图片中灰色区域的值。

什么是打印该值或打印2019预测值的代码？

library(forecast) 

timese <- ts(WWWusage, start = c(2008, 1), end = c(2016, 1), frequency = 12) 

### Structural Time Series Model 
# Trend likelihood  
fit <- StructTS(timese, "trend") 

### Make the plot 
plot(forecast(fit, level = c(70, 90)), 
    sub = "Confidence Interval 70% ~ 90% or Determined by user", 
    ylab = "Y Axis Variable", 
    main = "Forecast Linear Structural Model @ Trend-Wise", 
    ylim = c(0, 400))

来源

2016-03-21 Tomas Alonso Rehor

只存储forecast对象和打印：

fc <- forecast(fit, level = c(70, 90)) 
fc 
#   Point Forecast Lo 70 Hi 70 Lo 90 Hi 90 
# Feb 2016   234 230.3083 237.6917 228.1411 239.8589 
# Mar 2016   240 231.7450 248.2550 226.8991 253.1009 
# Apr 2016   246 232.1868 259.8132 224.0780 267.9220 
# May 2016   252 231.7796 272.2204 219.9095 284.0905 
# Jun 2016   258 230.6214 285.3786 214.5493 301.4507 
# Jul 2016   264 228.7832 299.2168 208.1097 319.8903 
# Aug 2016   270 226.3189 313.6811 200.6767 339.3233 
# Sep 2016   276 223.2716 328.7284 192.3183 359.6817 
# Oct 2016   282 219.6765 344.3235 183.0905 380.9095 
# Nov 2016   288 215.5631 360.4369 173.0402 402.9598

对于提取单个行，它可能更容易将其转换为一个data.frame：

df_fc <- as.data.frame(fc) 
df_fc["Jul 2016", ] 
#   Point Forecast Lo 70 Hi 70 Lo 90 Hi 90 
# Jul 2016   264 228.7832 299.2168 208.1097 319.8903

来源

2016-03-21 15:33:24 JasonAizkalns

非常感谢。你介意我问“Lo 70”“Hi 70”的含义是什么？ –

它们是预测区间（PI）的下限和上限。本质上，通过指定“level = c（70，90）”，你说适合具有第70和第90 [预测区间]的模型（https://en.wikipedia.org/wiki/Prediction_interval）。更正式地说，PI是与尚未观察到的随机变量相关联的区间，随机变量的特定概率位于该区间内。在这个例子中，我给出了2016年3月的227和253之间90％的区间。2016年3月的实际值应该在0.90的概率区间内。 – JasonAizkalns

使用预测包从预测中获取预测点估计值和间隔

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