Question

我正在完成“使用R预测”DataCamp课程。我完成了整个事情，除了一个特定练习的最后一部分（链接here，如果你有一个帐户），我完全迷失了。错误帮助它给我的帮助也没有帮助。我将使用我用来解决它们的代码来完成任务的各个部分：

通过facetting生成仅日常需求和最高温度的时间图。

autoplot(elec[, c("Demand", "Temperature")], facets = TRUE)

索引elec相应地设置回归量矩阵以包含MaxTemp表示最高温度，MaxTempSq表示最高温度的平方值，Workday ，按顺序。

xreg <- cbind(MaxTemp = elec[, "Temperature"], 
          MaxTempSq = elec[, "Temperature"] ^2, 
          Workday = elec[,"Workday"])

使用ARIMA错误拟合需求列的动态回归模型，并调用此fit。

fit <- auto.arima(elec[,"Demand"], xreg = xreg)

如果第二天是工作日（指标为1），最高温度预测为20°C，那么预测需求是多少？在cbind()中为xreg中的forecast()参数填写适当的值。

这就是我被困住的地方。他们提供的示例代码如下所示：

forecast(___, xreg = cbind(___, ___, ___))

我设法得出第一个空白是fit，所以我正在尝试这样的代码：

forecast(fit, xreg = cbind(elec[,"Workday"]==1, elec[, "Temperature"]==20, elec[,"Demand"]))

但是这给了我错误提示“确保第二天使用说明中给出的输入进行预测。”哪...不告诉我任何有用的东西。有什么想法，我应该做什么呢？

Answer 1

如果提前预测，则使用elec中未包含的新数据（这是您用来模拟模型的数据集）。新问题是在问题中给出的（温度20℃和工作日1）。因此，您elec来电时不需要forecast。只需使用新数据进行预测：

forecast(fit, xreg = cbind(20, 20^2, 1))