R - PLM-функция прогнозирования Ошибка в кросс-процессе (бета, t (X)): несоответствующие аргументы - PullRequest
Новая
       34

R - PLM-функция прогнозирования Ошибка в кросс-процессе (бета, t (X)): несоответствующие аргументы

0 голосов
/ 28 июня 2019

Я создал модель, используя функцию plm: 

data1=read.csv('File 1.csv',stringsAsFactors=FALSE)
data1.p<-pdata.frame(data1,index=c("COUNTRY","FISCAL_WEEK_ID"))
model1=plm(log(AMT)~COUNTRY+FISCAL_WEEK_ID,
data=data1.p, model="pooling", na.action=na.exclude)

(FISCAL_WEEK_ID хранится как 201901,201902 ..., 201952,202001,202002 ..)

И я создал файл шаблона прогноза (File.csv), в котором столбцы COUNTRY AND FISCAL_WEEK_ID заполнены данными для прогнозирования суммы на предстоящие недели. Но когда я пытаюсь использовать функцию предсказания, я получаю сообщение об ошибке

Ошибка в кросс-процессе (бета, t (X)): несоответствующие аргументы

Вот как я вызывал код: 

data2=read.csv('File2.csv',stringsAsFactors=FALSE)
data2.p<-pdata.frame(data2,index=c("COUNTRY","FISCAL_WEEK_ID"))
pred=predict(model1,newdata=data2.p)

Я заметил одну вещь. Если я изменю значения FISCAL_WEEK_ID в моем File2.csv на значения, которые используются для создания модели (то есть те же значения FISCAL_WEEK_ID из File.csv), я не получаю ошибку. Тем не менее, это наносит ущерб всей цели прогнозирующей модели. Я новичок в R и панельном моделировании, пожалуйста, помогите мне. Любые предложения по какой модели я могу использовать для прогнозирования AMT, используя эти два атрибута?

...