我不太明白的是如何在语法forecast()中的适用外部回归量library(forecast)中R.
我的合体看起来像这样:
fit <- auto.arima(Y,xreg=factors)
其中Y是一个timeSeries对象100×1和因素是timeSeries对象100×5.
当我去预测时,我申请......
forecast(fit, h=horizon)
我收到一个错误:
Error in forecast.Arima(fit, h = horizon) : No regressors provided
它是否要我从适合中添加xregressors？我以为这些都包含在fit对象中fit$xreg.这是否意味着它要求xregressors的未来值,或者我应该重复我在拟合集中使用的相同值？该文档未涵盖xreg预测步骤的含义.
我相信这一切都意味着我应该使用
forecast(fit, h=horizon,xreg=factors)
要么
forecast(fit, h=horizon,xreg=fit$xreg)
这给出了相同的结果.但我不确定预测步骤是将这些因素解释为未来的价值,还是作为以前的因素恰当地解释.所以,
nog*_*pes 15
如果我错了,请纠正我,但我想你可能不完全理解带有回归量的ARIMA模型是如何工作的.
当您使用简单的ARIMA模型(没有回归量)进行预测时,它只使用您时间序列的过去值来预测未来值.在这样的模型中,您可以简单地指定您的地平线,它会为您提供预测,直到该范围.
使用回归量来构建ARIMA模型时,需要包含要预测的回归量的未来值.例如,如果您使用温度作为回归量,并且您预测疾病发病率,那么您将需要未来的温度值来预测疾病发病率.
事实上,文档确实xreg具体谈到了.查看?forecast.Arima并查看参数h和xreg.您将看到If xreg被使用,然后h被忽略.为什么？因为如果您的函数使用xreg,那么它需要它们进行预测.
因此,在您的代码中,h只是在您包含时被忽略xreg.由于您刚刚使用了用于拟合模型的值,因此它只是为您提供了同一组回归量的所有预测,就像将来一样.
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