日次データの 2 つの時系列をモデル化しています。1 つはサインアップ、もう 1 つはサブスクリプションの終了です。varsRのパッケージを使用したVARモデルで、両方の変数に含まれる情報を使用して後者を予測したいと思います.
私はサブスクリプションをモデリングしているので、終了は数か月前のサインアップの倍数と相関していることがわかります。つまり、5 月 10 日のサインアップの急増は、6 月 10 日、7 月 10 日、8 月 10 日の終了の増加につながりますが、効果は薄れます。
私の質問は、どうにかしてモデルで使用するラグをチェリーピックできますか? 指定する
library(vars)
fit <- VAR(data, p=30)
すべてのラグを提供します。