Question

我试图在auto.arima中给出一组变量来运行xreg。我的代码是：

xregvars <- cbind(df$V1,df$V2,df$V3) 
xregvars1 <- as.matrix(sapply(xregvars , as.numeric))
sales <- ts(df$sales, frequency=7)
arimaxFits <- group_by(df, df$region) %>% do(fit=auto.arima((sales), xreg = xregvars1))

其中df包含变量：week, region, sales, V1, V2, V3。有65个不同的地区，我试图预测每个地区的销售情况。此外，每个地区有120个观测值。数据看起来像这样：

head(df)
  week     region  sales     V1       V2         V3             
02/01/2011 Albany 55.48295 32.08712 42.02820 0.62777576        
09/01/2011 Albany 56.27815 32.13170 42.12087 0.00000000      
16/01/2011 Albany 58.38205 32.13313 42.20314 1.45937474 
23/01/2011 Albany 55.40233 32.12635 42.08676 0.01351126 
30/01/2011 Albany 57.09780 32.10210 42.04645 0.92708561 
06/02/2011 Albany 59.62308 32.10204 42.12536 0.47682755

我提到Rob Hyndman教授的解决方案给出here，但我仍然得到这个错误：

Error in model.frame.default(formula = x ~ xreg, drop.unused.levels = TRUE) : 
  variable lengths differ (found for 'xreg')

我做错了什么？

Answer 1

我认为您不需要进行as.matrix(sapply(xregvars, as.numeric))转换。当我读入您的示例数据（我放入CSV）时，xregvars已经是数字矩阵。 as.matrix调用使它成为18个元素的向量，而不是我从数据中获得的6x3矩阵。也许这就是为什么auto.arima抱怨长度的原因。如果您确实需要转换，请尝试：

xregvars1 <- matrix(as.numeric(xregvars), ncol=3)

auto.arima使用xreg和一起预测几个ts

1 个答案: