Какая польза от xreg в функции auto.arima? - PullRequest
Новая
       14

Какая польза от xreg в функции auto.arima?

0 голосов
/ 15 мая 2019

Я работаю над прогнозированием количества клиентов, посещающих больницу для выполнения МРТ в день. У меня есть ежедневное количество клиентов, посещающих больницу за последние 4 года. Но я не могу точно определить ежедневное изменение количества клиентов, посещающих больницу в разные месяцы.

Я работаю в Rstudio, и я попробовал arima, как это предложил Роб Хиндман. 

modelfitsample<- read.csv("data_xreg_train.csv")
modeltest <- read.csv("data_xreg_test.csv")

ts_beverly_train <- ts(modelfitsample$Volume, start = c(2015,1), frequency=365.25)
ts_beverly_test <- ts(modeltest$Volume, start = c(2018,1), frequency=365)

xreg <- cbind(month=model.matrix(~as.factor(modelfitsample$Month)))
xreg1 <- cbind(month=model.matrix(~as.factor(modeltest$Month)))

modArima <- auto.arima(ts_beverly_train, xreg=xreg)
modArima

fit11 <- forecast(modArima, h=485, xreg = xreg1)

plot(fit11)

Мне нужен прогноз, который может отражать ежедневные изменения, а также учитывать месячную сезонность

1 Ответ

0 голосов
/ 24 мая 2019

Я удивлен, что никто не придумал ответ на этот вопрос.

xreg в forecast::auto.arima и forecast::Arima используется для любых внешних регрессоров. Допустим, вы хотите смоделировать income в течение определенного периода времени (или в течение серии смен работы, или собеседований по заработной плате). Вполне вероятно, что ваш доход завтра зависит от вашего дохода сегодня, но он также может зависеть от вашего sex, age и различных других факторов. Эти факторы могут иметь или не иметь последовательную часть времени, например, sex в большинстве случаев является постоянной величиной.

Эти части могут быть включены через аргумент xreg, указывающий уровень для каждого наблюдения в вашем временном ряду.

...