auto.arima函数中的xreg有什么用？
What is the use of xreg in auto.arima function?
我正在预测每天去医院进行 MR 扫描的客户数量。我有过去 4 年每天到医院就诊的顾客人数。但我无法准确捕捉到不同月份就诊客户数量的每日变化。
我正在 Rstudio 上工作，我已经按照 Rob Hyndman 的建议尝试了 arima。
modelfitsample<- read.csv("data_xreg_train.csv")
modeltest <- read.csv("data_xreg_test.csv")
ts_beverly_train <- ts(modelfitsample$Volume, start = c(2015,1), frequency=365.25)
ts_beverly_test <- ts(modeltest$Volume, start = c(2018,1), frequency=365)
xreg <- cbind(month=model.matrix(~as.factor(modelfitsample$Month)))
xreg1 <- cbind(month=model.matrix(~as.factor(modeltest$Month)))
modArima <- auto.arima(ts_beverly_train, xreg=xreg)
modArima
fit11 <- forecast(modArima, h=485, xreg = xreg1)
plot(fit11)
我需要一个能够捕捉每日变化并考虑每月季节性的预测
我很惊讶没有人想出这个问题的答案。
forecast::auto.arima 和 forecast::Arima 中的 xreg 用于任何外部回归变量。假设您想在一段时间内（或一系列工作变动或工资面谈）对 income 进行建模。您明天的收入很可能取决于您今天的收入，但也可能取决于您的 sex、age 和其他各种因素。这些因素可能有也可能没有时间序列部分，例如 sex 在大多数情况下是常数。
这些部分可以通过 xreg 参数包含，指定时间序列中每个观察的级别。
我正在预测每天去医院进行 MR 扫描的客户数量。我有过去 4 年每天到医院就诊的顾客人数。但我无法准确捕捉到不同月份就诊客户数量的每日变化。
我正在 Rstudio 上工作，我已经按照 Rob Hyndman 的建议尝试了 arima。
modelfitsample<- read.csv("data_xreg_train.csv")
modeltest <- read.csv("data_xreg_test.csv")
ts_beverly_train <- ts(modelfitsample$Volume, start = c(2015,1), frequency=365.25)
ts_beverly_test <- ts(modeltest$Volume, start = c(2018,1), frequency=365)
xreg <- cbind(month=model.matrix(~as.factor(modelfitsample$Month)))
xreg1 <- cbind(month=model.matrix(~as.factor(modeltest$Month)))
modArima <- auto.arima(ts_beverly_train, xreg=xreg)
modArima
fit11 <- forecast(modArima, h=485, xreg = xreg1)
plot(fit11)
我需要一个能够捕捉每日变化并考虑每月季节性的预测
我很惊讶没有人想出这个问题的答案。
forecast::auto.arima 和 forecast::Arima 中的 xreg 用于任何外部回归变量。假设您想在一段时间内（或一系列工作变动或工资面谈）对 income 进行建模。您明天的收入很可能取决于您今天的收入，但也可能取决于您的 sex、age 和其他各种因素。这些因素可能有也可能没有时间序列部分，例如 sex 在大多数情况下是常数。
这些部分可以通过 xreg 参数包含，指定时间序列中每个观察的级别。