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当ARIMA模型包含其它工夫序列作为输出变量时,被称为传递函数模型(transfer function model)、多变量工夫序列模型(multivariate time series model)、ARIMAX模型或Box-Tiao模型。传递函数模型是ARIMA模型的天然推广,Pankratz统称这种蕴含其它工夫序列作为输出变量的ARIMA模型为动静回归。
用于预测的 Arima
加载相干包和数据
bata<-read.csvcolnames(bata)bata<-bata\[order(as.Date,\]bata<-bata\[order(as.Date,\]bata$workda<-as.factorhead(bata)将数据划分为训练集和测试集
#ARIMA 编程开始## 75% 的样本量smsize <- floor(0.95 * nrow)print(smze)## 设置种子可重现set.seed(123)traid <- sampletrn <- bata\[1:smize, \]tet <- baata\[smp_size+1:nrow, \]tet<-na.omit创立预测矩阵
xreg <- cbind(as_workday=model.matrix, Temp, Humid, Winds )# 删除截距xg <- xg\[,-1\]# 重命名列colnames<- c("Aldays","Tep","Humty","Wined")#为测试数据创立雷同的xrg1 <- cbind# 删除截距xreg1 <- xre1\[,-1\]# 重命名列colnames <- c("Aays","Te","uiiy","Wnsed")为 arima 预测的训练数据创立工夫序列变量
Cont <- ts推论：因为数据是每天的，频率为 365，开始日期为 2016-7-7
用季节性拟合 ARIMA 模型
Fo_aes<-forecast计算测试数据集 MSE
mean((tt - Finlues)^2)在去除季节性之前绘制预测值
library(ggplot2)无季节性拟合 ARIMA
去除季节性数据集和绘图
decata = decompos### 查找去节令数据的 ARIMAX 模型
moeseaFoecs<-forecast去除季节性后绘制预测值
library(ggplot2)plot(Co, series="Data") + autolayer+ autolayer均方误差重量
mean((tount - Fis_des)^2)通过采纳滞后变量的输入以及滞后 1,2 的输出进行动静回归
x<-train\[order,\]ti_ag <- x %>% mutatex1<-testtestg <- x1 %>% mutate应用动静滞后变量的 OLS 回归
mlm <- lm推论：仅保留 P 值 <0.05 的重要变量并删除其余变量
仅保留重要变量的状况下从新创立 OLS 回归
Myal <-lmsummary(Myal )在测试数据上预测雷同以计算 MSE
prynm<-predict# 动静回归的均方误差mean((teunt - tPrecd)^2)绘制预测与理论
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