我刚刚开始ts上课,分析我的一些时间序列数据.
我感觉这个ts课程不适合分析每日或每周的数据.我在网上或Cowpertwait和Metcalfe的"带R的入门时间序列"中看到的几乎所有例子都使用月度或年度数据.
我想用它ts来分析每周数据,这是不可取的吗？
我正在对数据集进行 tobit 分析，其中因变量（我们称之为 y）被截尾为 0。所以这就是我所做的：
library(AER)
fit <- tobit(data=mydata,formula=y ~ a + b + c)
这可以。现在我想运行“预测”函数来获取拟合值。理想情况下，我对未观察到的潜在变量“y*”和观察到的删失变量“y”的预测值感兴趣[参见参考文献1]。
我检查了 Predict.survreg [参考文献 2] 的文档，我认为我不明白哪个选项为我提供了预测的删失变量（或潜在变量）。
我在网上找到的大多数例子都给出了以下建议：
predict(fit,type="response").
同样，尚不清楚这些是什么类型的预测。
我的猜测是，预测函数中的“type”选项是这里的关键，其中 type="response" 意味着审查变量预测， type="linear" 意味着潜在变量预测。
这里有一些经验的人可以为我提供一些启发吗？
非常感谢！
参考：
我不是一个Web开发人员,所以请提前为这个愚蠢的问题道歉.
我有一个测试服务器(Centos 6.3),LAMP设置为我玩.根据我的理解,服务器执行/ var/www/html目录中的任何内容.如何编辑该目录中的源文件？你每次想要修理某些东西(或添加东西)时,你会做一个sudo vim"foo.php"吗？我想,当你构建一个包含许多文件和目录的复杂应用程序时,这将是一种痛苦.