使用回归系数滚动 Window 预测

Question

Rolling prediction in a data frame using dplyr and rollapply

解决方案很棒。但是，如何显示系数并计算回归的 RMSE？我知道可以在没有预测的情况下计算系数，但我希望两者都在同一代码中。

提前致谢！

Answer 1

使用链接问题的答案中可重复显示的数据 DF。我们已经将残差平方的均值的平方根显示为 rmse，但如果您想要的是方差分析 table 的均方残差的平方根，请改用 sqrt(anova(fm)["Residuals", "Mean Sq"])。

stats <- function(x) {
  fm <- lm(as.data.frame(x))
  c(pred = unname(tail(fitted(fm), 1)), coef(fm), rmse = sqrt(mean(resid(fm)^2)))
}
cbind(DF, rollapplyr(DF, 10, stats, by.column = FALSE, fill = NA))

使用回归系数滚动 Window 预测

Rolling Window Forecast with regression coefficients

r

lm

rolling-computation