私はいくつかの調査を行いましたが、解決策を見つけることに行き詰まっています。私は保険金請求と障害の日付に関する時系列データを持っています。これは非常に基本的なデータ フレームです。これをデータと呼びましょう。
日付のリストを 見る
次のコードを (XTS ライブラリをロードした後に) 実行して、日付を特定し、正しい順序で並べ替えました。
data = read.csv('Claims1.csv')
data$DISABILITYDATE <- as.Date(data$DISABILITYDATE, "%m/%d/%Y")
data
str(data)
as.Date(data[,1])
xts(x=data[,-1], order.by = data[,1])
ただし、ARIMA(auto.arima) 予測の実行を開始できるように、1 か月あたりの請求数をカウント/分割する必要があります。
理想的には、このデータ フレームのようなものが欲しい 理想的なデータ フレームなので、年次/12 か月の予測で AR/MA/ARMA/ARIMA スタイルの予測を実行できます
