mtsdi中的arima方法

Question

我有一个很大的数据集（超过2000行和2000个变量），缺少很多值。我正在使用mnimputR的mtsdi包的功能来估算所有缺少的值。这是我的代码

formula = data
imput_out <- mnimput(formula,data, by = NULL, log = FALSE, log.offset = 1,
                 eps = 1e-3, maxit = 1e2, ts = TRUE, method = "arima", ar.control = list(order = c(1,1,1), period = 4,  f.eps = 1e-6, f.maxit = 1e3, ga.bf.eps = 1e-6,verbose = TRUE, digits = getOption("digits")))

但是我遇到一个错误

Error in o[1:3, j] : incorrect number of dimensions

请帮帮我。

Answer 1

您必须深入了解软件包的源代码才能发现这里发生的事情。ar.control放置在变量o中，该变量由您放入公式中的j＃列进行迭代。因此，如果您的公式看起来像~c31+c32+c33您的ar项需要是（p，d，q）值的三列

我在ar.control参数之外分配了它，以便于编辑 arcontrol<-list(order=cbind(c(1,0,0),c(0,0,1),c(1,0,0)), period=NULL)

mnimput(formula,data,eps=1e-3,ts=TRUE, method="arima", ar.control=arcontrol

如果您感兴趣的话，这里是软件包的来源

function (xn, o, s, eps, maxit) 
{
  rows <- dim(xn)[1]
  cols <- dim(xn)[2]
  models <- as.list(rep(NA, cols))
  ar.pred <- matrix(NA, nrow = rows, ncol = cols)
  for (j in 1:cols) {
    if (is.null(s)) {
      order <- o[1:3, j]
      seasonal <- list(order = c(0, 0, 0), period = NA)
    }
    else {
      order <- o[1:3, j]
      seasonal <- list(order = o[4:6, j], period = s)
    }
    models[[j]] <- arima(xn[, j], order = order, seasonal = seasonal, 
      xreg = NULL, optim.control = list(maxit = maxit, 
        reltol = eps))
    ar.pred[, j] <- xn[, j] - residuals(models[[j]])
  }
  retval <- list(ar.pred = ar.pred, models = models)
  return(retval)
}