模型的 R-回测
R-Backtesting of a Model
我必须评估我的模型的预测能力。
在我的数据库中，我有 5 年的 150 个变量的每小时数据。
我想做什么？
1) OLS回归使用前4年的数据，然后保存变量的系数。
我的回归结果：
签名。代码：0‘’0.001‘’0.01‘’0.05‘.’0.1‘’1
残差标准误差：34565 个自由度上的 271.6
多个 R 平方：0.9552，调整后的 R 平方：0.9545
F 统计量：498 和 34565 DF 上的 1479，p 值：< 2.2e-16
2）用保存的系数结合往年的数据来预测我的Y，然后比较预测的Y和实际的Y。
我知道怎么做 1) 但我不知道怎么做 2).
有什么建议吗？
此致。
请问您使用的是哪个R包来构建OLS回归模型，一般用于预测 predict 函数用于根据某些参数预测值。下面是预测函数文档的 link。
https://www.rdocumentation.org/packages/car/versions/3.0-3/topics/Predict
我必须评估我的模型的预测能力。
在我的数据库中，我有 5 年的 150 个变量的每小时数据。
我想做什么？
1) OLS回归使用前4年的数据，然后保存变量的系数。
我的回归结果：
签名。代码：0‘’0.001‘’0.01‘’0.05‘.’0.1‘’1
残差标准误差：34565 个自由度上的 271.6 多个 R 平方：0.9552，调整后的 R 平方：0.9545 F 统计量：498 和 34565 DF 上的 1479，p 值：< 2.2e-16
2）用保存的系数结合往年的数据来预测我的Y，然后比较预测的Y和实际的Y。
我知道怎么做 1) 但我不知道怎么做 2).
有什么建议吗？
此致。
请问您使用的是哪个R包来构建OLS回归模型，一般用于预测 predict 函数用于根据某些参数预测值。下面是预测函数文档的 link。
https://www.rdocumentation.org/packages/car/versions/3.0-3/topics/Predict