Question

我想建立一个递归回归。分别对每个国家/地区的每种产品执行回归。因此，我使用了嵌套功能。 Y是需求，X1至X3是自变量。时间为40年。我首先使用了简单回归，这成功了。但是到了40年后，我才得到结果。因此，我想构建一个递归回归，它在前9年（t0至9年）后取最新值，并对t0至10年，t0至11年，t0至12年……执行回归。 / p>

简单回归的结果是：

# reproducible data 
df <- tibble(Country = as.factor(rep(c(1, 2, 3, 4), each = 200)),
             YEAR = rep(rep(c(1971:2010), each = 1), 20),
             Product = rep(c(1:20), each = 40),
             Y = rnorm(800),
             X1 = rnorm(800),
             X2 = rnorm(800),
             X3 = rnorm(800))


# nest data
data_nest <- df %>%
    group_by(Country, Product) %>%
    nest() %>%
    ungroup()


lm.function <- function(x, formula) {
    lm(formula = formula,
       data = x)
}

# using normal regression
data_lm <- data_nest %>%
    mutate(lm = map(
        .x = data,
        .f = lm.function,
        formula = Y ~ X1 + X2 + X3
    ))

如何更改lm.function以便执行所需的递归回归？

我的想法行不通-我尝试了很多像Roll或Rollreg这样的Package，但没有任何效果

lm.function = function(x, formula) {
    roll_regres(formula = demand ~ sum_cases + weekly_hits + sum_deaths,
       data = x, width = 9L)
}

问题是我的“嵌套”数据（列表），因为没有它就可以工作，但是在这种情况下，我没有得到想要的结果。

有人可以帮助我吗？

谢谢！：）

建立递归回归

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