Авторегрессия разреженного вектора в R - PullRequest
0 голосов
/ 21 октября 2018

У меня есть список разреженных матриц, построенный из столбцов трех отдельных фреймов данных:

adjmat_list = list()
for(k in 1:length(df_i)) {
    adjmat_list[k] <- sparseMatrix(i=na.omit(df_i[,k]), 
                                   j=na.omit(df_j[,k]), 
                                   x=na.omit(df_values[,k]), index1=FALSE)
    }

Каждая разреженная матрица состоит из координат (i, j) ненулевых элементов (x) вматрица.

Этот список можно рассматривать как разреженную матрицу, развивающуюся со временем.Каждый элемент списка разреженных матриц является шагом по времени.

Я хотел бы посмотреть, могу ли я использовать авторегрессию для прогнозирования разреженной матрицы t + 1 по заданным разреженным матрицам в моменты времени t, t-1 и т. Д.

Для начала я хочу выбрать соответствующую задержку, используя VARselect.Я попробовал это:

lag_val <- VARselect(adjmat_list, lag.max=3, type="none")

И получил эту ошибку: Error in embed(y, lag)[, -c(1:K)] : incorrect number of dimensions

Как мне найти подходящее значение задержки?

...