t-1、t-52、および t-53 でラグが発生する週次データに基づいて、AR プロセスの係数を推定したいと考えています。これを行うには、当然 1 年間のデータが失われます。
私は現在試しました：
lags <- rep(0,54)
lags[1]<- NA
lags[52] <- NA
lags[53] <- NA
testResults <- arima(data,order=c(53,0,0),fixed=lags)
基本的に、ARIMA を使用して、MA/差分をシャットアウトしてみました。除外したい用語には 0 を使用しました (さらに切片を使用し、必要な用語には NA を使用しました。
次のエラーが表示されます。
Error in optim(init[mask], armafn, method = optim.method, hessian =TRUE, :
non-finite finite-difference value [1]
In addition: Warning message:
In arima(data, order = c(53, 0, 0), fixed = lags) :
some AR parameters were fixed: setting transform.pars = FALSE
このエラーに対するより簡単な方法または潜在的な解決策があることを願っています。ラグ変数を使用して列を作成し、単に回帰を実行することは避けたいです。ありがとう！