使用外生变量使用auto.arima进行预测

时间:2018-04-23 22:16:05

标签: r time-series visualization arima

我希望能够使用外生变量来帮助进行arima预测。我总是遇到问题我尝试使用我想要预测的变量之外的变量。

我也希望实际的情节比默认的情节更漂亮。

auto.arima出错(datats1 $ Slots,seasonal = TRUE,xreg = datats1ts):   xreg是排名不足的

与排名不足的数据帧或矩阵相关的所有问题都不成立。数据集中没有线性组合。

#Load Data
datats1 <- read.csv("ProjectTS2.CSV") # Time Series I want to forecast
xreg <- read.csv("ProjectTS4.CSV") #Data is want to use as exogenous

datats1$Slots <- ts(datats1$slots, start=2015,frequency=365)

dfTS<-as.matrix(ts(xreg))
new<-auto.arima(datats1$slots,seasonal=TRUE,xreg=dfTS)

seas_fcast <- forecast(new, h=30)
ts.plot(seas_fcast,xlim=c(2018,2018.2))

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