3

私は以前、SAS で毎週のレベルでコンピューターの売上を予測していました。これは、大きく分けて 2 つのパラメーター (価格設定とマーケティング費用 (車両レベル - したがって、いくつかの変数)) に基づいていました。を使用できるので、これは SAS では簡単でしPROC ARIMAた。

Rへの移行を手伝ってくれませんか？データセットをインポートし、auto.arimaいくつかの変数の p 値を実行して分析しました。ただし、今後 26 週間の予測をどのように進めればよいかわかりません。どんな助けでも大歓迎です！

4

2 に答える 2

5

R には、 と呼ばれる組み込みの ARIMAX プロシージャがありますarima。X 部分を取得するには、xreg=引数を使用します。外生変数がなく、 を使用しない場合xreg=、「切片」の結果は、それが示していると思われるものを示していない可能性があることに注意してください。

したがって、ARIMAX(1, 2, 3)(1, 0, 0) モデルを従属変数 sales (月次データ) と外生変数 nasdaq (および nasdaq.pred の nasdaq の予測がある) で使用している場合、次のようにします。

model <- arima (sales, order=c(1, 2, 3), seasonal=list (order=c(1, 0, 0), freq=12),
                xreg=nasdaq)

pred <- predict (model, newxreg=nasdaq.predict)
于 2013-03-28T13:15:47.533 に答える
-2

ARIMA モデルがテスト中で、次の 26 週間の予測が次のようになっているとします。

Forecastedvalue<-forecast.Arima(Testing, h=26)

お役に立てれば

于 2013-03-28T07:10:35.437 に答える