Я хочу регрессировать реализованную дисперсию на 1 миф с отставшей реализованной дисперсией, поэтому я получил следующую таблицу:
'data.frame': 1018 obs. of 2 variables:
$ Tad : num 0.00264 0.00368 0.003 0.00131 0.00144 ...
$ Varlag: num NA 0.00264 0.00368 0.003 0.00131 ...
Tad Varlag
1927-02-28 0.002637858 NA
1927-03-31 0.003680607 0.002637858
1927-04-30 0.003000301 0.003680607
1927-05-31 0.001309588 0.003000301
1927-06-30 0.001444917 0.001309588
1927-07-31 0.001299911 0.001444917
Поскольку я хочу сделать регрессию вне образца, моя регрессия должна быть разделена на регрессию первых 240 мс, чтобы предсказать RV (t = 241), а затем включить каждый «i» -й месяц. прогнозировать RV (t = 240 + i)
A<-foreach(i=(1:748),.combine = cbind) %do%{
reg=lm(Non.Over.Real.Var$Tad[1:(240+i- 1),]~Non.Over.Real.Var$Varlag[1:(240+i-1),])
pred<-predict(reg,Non.Over.Real.Var$Tad[(240+i),])
return(pred)
}
ошибка, которая возникает при выполнении состояний 1, неверное число измерений
Так что я не знаю, нужно ли мне использовать xts-версию моих данных или data.frame
Так это мой код, значение "NA" (уже пробовал), класс моих данных или моя спецификация "i"?