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r - ARDL R パッケージのモデル オブジェクトを使用した予測
このようなardlモデルで予測機能を使用しようとしています。
ただし、エラーをスローしていますError in L(LRM, 1) : could not find function "L"
ここで予測を機能させるにはどうすればよいですか?
r - R fabletools でラグ付き xreg を使用すると、一貫性のない予測動作が発生する
これは私が問題として開いた質問ですが、パッケージの作成者から聞いていないので、ここで質問しようと思いました. ありがとう！
時間差のある xreg を使用して予測すると、いくつかの不一致に気付きました。具体的には、h <= ラグ期間の予測。元のモデルに提供された履歴データは、予測を生成する前に新しいデータに追加されていないようです。以下の例では、fpp3 のラグ = 2 の例を使用しています。最初の予測fc1は、本で生成されたものと同じです。2 番目の予測では、過去の広告データを で生成された新しい広告データとバインドすることで、fc2を拡張します。これを行うと、vsで異なる予測が得られます。の予測は履歴 (xreg) データにアクセスできないように思われるため、TVaderts は次のように扱われます。new_datainsurance_futurefc2fc1fc1NA地平線の最初の 2 つのステップのために。これは正しいです？もしそうなら、そのデータはそのままに含まれるべきではありませんfc2か？これが関係しているかもしれません。
不思議なことに、新しいラグ変数を (数式ではなく) 手動で作成すると、モデルの結果は fpp3 の「基本ケース」と一致します (fc1私の例では)。
reprex パッケージ(v2.0.0)により 2021-06-02 に作成
fc1この再現により、私はそれが正しいと信じるようになりfc2ます。もしそうなら、それで起こっていることは、それが（および）fc2のそれとは異なる予測を持っている原因ですか?fc1fc3