Вопрос или проблема
Этот вопрос касается вопроса 4h из этого учебного задания. Вопрос заключается в том, чтобы сделать прогнозы на будущее на основе выбранной модели TSLM, которая включает эндогенно созданную (если я использую это правильно) дummies-переменную, основанную на определенных временных точках. Мой основной код выглядит следующим образом
Главная проблема, с которой я столкнулся, заключается в том, что когда я использую forecast() для своей модели, она выдает сообщение об ошибке:
Это очень запутывает, потому что разве мои измененные данные не должны уже включать дummies-переменные? Следовательно, модель включает их и должна быть в состоянии прогнозировать данные. Но этого не происходит. Есть ли что-то, что я не делаю?
Если вы используете экзогенные переменные, то вам нужно предоставить их будущие значения в функции forecast(). Вы предоставляете только значение Festival для исторических временных периодов, использованных для обучения модели. Функции forecast() нужно знать значения Festival для будущих временных периодов.
Ответ или решение
Вопрос, который вы подняли, касается использования dummy-переменных в модели множественной линейной регрессии при прогнозировании временных рядов. Прежде всего, давайте рассмотрим, что представляют собой dummy-переменные и как они работают в контексте временных рядов.
1. Dummy-переменные и их роль в временных рядах
Dummy-переменные (или фиктивные переменные) часто используются для кодирования категориальной информации, которая может влиять на зависимую переменную. В случае временных рядов, как например в учебном упражнении, о котором идет речь, dummy-переменные могут представлять уникальные события, такие как праздники, которые могут существенно влиять на продажи или спрос.
2. Проблема с прогнозированием и использованием функции forecast()
Вы столкнулись с ошибкой при попытке использовать функцию forecast() для вашего регрессионного модели. Причина заключается в том, что при использовании экзогенных переменных (таких как ваша dummy-переменная Festival), необходимо предоставить их значения не только для исторических данных, но и для будущих временных точек, на которые вы хотите провести прогноз.
3. Почему необходимы будущие значения dummy-переменных?
Когда вы обучаете модель временных рядов, она учитывает влияние всех переменных, включая ваши dummy-переменные, на зависимую переменную. Однако, когда дело доходит до предсказания, функция forecast() должна знать, как изменятся эти экзогенные переменные в будущем. Поскольку модель не может "угадать" значения этих переменных, вы должны явно указать их для периодов, которые вы хотите спрогнозировать.
4. Как исправить данную проблему?
Чтобы устранить возникшую проблему, выполните следующие шаги:
-
Определите значения ваших dummy-переменных для предстоящих периодов, которые хотите прогнозировать. Например, если у вас есть фестивали в будущие недели, создайте переменную
Festivalдля этих временных точек. -
Используйте эти значения в функции
forecast(), чтобы передать информацию о будущих состояниях переменных, которые будут использоваться в ваших предсказаниях.
Пример кода может выглядеть следующим образом:
# Создание нового набора данных с будущими значениями dummy-переменных
future_data <- data.frame(
time = seq(from = last(data$time), by = 1, length.out = n_future_periods),
Festival = c(0, 1, 0, 0, 1) # Примерные значения для будущих периодов
)
# Прогнозирование с использованием forecast() с заданием экзогенных переменных
forecast_results <- forecast(my_model, newdata = future_data)5. Заключение
Обеспечение наличия значений для всех переменных, используемых в модели, является критически важным для корректного прогнозирования. Если вы правильно предоставите все необходимые данные, функция forecast() должна сработать без ошибок и предоставит вам надежные результаты прогнозирования.
Для дальнейшей оптимизации работы с временными рядами и множественной регрессией всегда следите за актуальностью данных и их полным представлением в вашей модели, ведь это залог успешного анализа и предсказания.