ARIMA Количество регрессоров не соответствует подогнанной модели, Ошибка в прогнозе .forecast_ARIMA (fit, xreg =) в R

Question

У меня есть объект временного ряда с именем timeseries2, как показано ниже:

timeseries2

timeseries2
Time Series:
Start = 1 
End = 49 
Frequency = 1 
   sum_profit sum_quantity sum_discount sum_Segment sum_Ship_mode
 1  2424.1125          269         9.45         145           105
 2   866.1925          163         8.05         100            79
 3   123.4122          527        23.15         329           223
 4  3313.2568          543        17.20         352           207
 5  2636.2171          468        18.65         277           208
 6  5316.8660          506        21.42         245           212

Я подхожу к временному ряду, где y = sum_profits столбец и x = columns другие чем прибыль, которая составляет sum_quantity, sum_discount, sum_Segment и sum_Ship_mode. Я подхожу к ним и затем пытаюсь прогнозировать на следующие 8 периодов. Я получаю сообщение об ошибке, как показано

 (fit <- auto.arima(timeseries2[,"sum_profit"],
                    xreg=timeseries2[,c(2:5)]))

  fcast <- forecast(fit, xreg=rep(mean(timeseries2[,c(2:5)]),8))

 Error in forecast.forecast_ARIMA(fit, xreg = rep(mean(timeseries2[,
 c(2:5)]),  :    Number of regressors does not match fitted model

Answer 1

Эта ошибка возникает из-за того, что результат rep(mean(timeseries2[,c(2:5)]),8) представляет собой одномерный вектор, тогда как вашей модели ARIMA требуется 4-мерная матрица значений. Будет выполнена следующая корректировка:

 fcast <- forecast(fit, xreg=matrix(rep(mean(timeseries2[,c(2:5)]),8),ncol=4))

Конечно, это даст вам только прогноз на 2 периода, поскольку на самом деле это 2 наблюдения, но это легко решить. Вы получите предупреждение, если не предоставите имена столбцам матрицы, которые соответствуют вашим исходным данным, но это безопасно игнорируется, если вы правильно проверите свой ввод.