Question

我将下面的模型与我的时间序列数据相符。 xreg由1到1000之间的时间向量和表示月份的12个指示符变量（1或0）组成。我正在处理的数据有一些强烈的每周和每月季节性模式。

fit <- arima(x, order = c(3, 0, 0),
    seasonal = list(order = c(1, 0, 1), period = 7),   
    xreg = cbind(t, M1, M2, M3, M4, M5,
    M6, M7, M8, M9, M10, M11, M12), include.mean = FALSE,
    transform.pars = TRUE,
    fixed = NULL, init = NULL,
        method = c("CSS-ML", "ML", "CSS"),
        optim.method = "BFGS",
        optim.control = list(), kappa = 1e6)

此时我正在试图弄清楚如何预测1月份的14个值（M1=1）。所以当我在R中使用预测函数时，我想我需要在newxreg部分中指定我想要M1=1和M2,...,M12=0进行预测 - 是否正确？我玩过代码，但我无法使用它，我无法在线找到关于预测公式的newxreg部分的非常详细的信息。

任何人都可以向我解释一下如何在一个月份获得预测，比如一月份吗？我如何在预测函数的newxreg部分注意到这一点？

非常感谢提前！

Answer 1

我终于找到了出路并想发布它 - 以防它帮助其他人。所以基本上，newxreg应该是一个矩阵，其中包含您想要预测的回归量的值。所以在我的情况下，我的回归量都是1或0（编码变量）来指定特定月份。所以我做的是创建了一个0和1的矩阵作为我的newxreg。我做的是我定义了一个矩阵mx，然后在预测函数中我设置了newxreg = mx。我确保mx的行数> = n.ahead的行数。

pred＆lt; - predict（fit，n.ahead = n，newxreg = mx）

希望这对其他人也有帮助！

如何在ARIMA的预测模型中指定newxreg？

1 个答案: