Я пытаюсь сделать что-то, что я не уверен, что это возможно, но я хотел бы спросить некоторые мнения по этому вопросу.
Я предсказываю значения продаж для каждого дня / продуктас информацией за предыдущие 30 дней.
Я использую те же переменные, чтобы получить модель, используемую для каждого дня / продукта.Это 30-дневная временная модель со случайными эффектами на уровне региона.Значения коэффициентов будут различаться в зависимости от продукта и дня.
Я пытаюсь выяснить, могу ли я сравнивать коэффициенты для одного и того же продукта для разных дней.Есть какая-то оценка, чтобы сделать это?
Представьте, что у нас есть эта структура модели, и я хочу предсказать продажи на один день: model_day1 <-lmer (y ~ x1 + x2 + x3 + (1 |x4) + cos (2 * pi * t / 7) + sin (2 * pi * t / 7), data = dados) Это оценено с 30 предыдущими днями, чтобы узнать продажи 31-го дня. </p>
Тогда я буду использовать ту же структуру модели, чтобы прогнозировать продажи второго дня с предыдущими 30 днями.
model_day2 <-lmer (y ~ x1 + x2 + x3 + (1 | x4) + cos (2 * pi * t / 7) + sin (2 * pi * t / 7), data = dados)</p>
Есть способ узнать, совпадает ли коэффициент x1 модели дня 1 с x1 модели дня 2?
Заранее спасибо!