Как прогнозировать модели регрессии временных рядов с распределенным запаздыванием (используя dLagM)?

Я пытаюсь спрогнозировать временной ряд с распределенной задержкой (используя dLagM). Думаю, я могу подогнать модель должным образом, она показывает все ожидаемые результаты. Но я не могу прогнозировать какую-либо ценность. Ошибка, по крайней мере для меня, непрозрачна.

Я предполагаю, что это как-то связано с моими фиктивными переменными и их задержками, но я не могу понять это сам, поэтому через пару дней, застрявших в затруднительном положении, я зову на помощь!

Вот воспроизводимый пример. Он использует манекены и лаги, предложенные в предыдущей работе.

# data
df <- dplyr::tribble(
     ~y ,    ~x,   ~dummy1, ~dummy2,
   207.414  , 59.717     ,  0    ,  0    , 
   177.416  , 59.576     ,  0    ,  0    , 
   245.526  , 63.288     ,  0    ,  0    , 
   276.641  , 61.801     ,  0    ,  0    , 
   371.803  , 58.529     ,  0    ,  0    , 
   519.777  , 56.790     ,  1    ,  0    , 
   430.641  , 54.012     ,  0    ,  1    , 
   251.612  , 57.151     ,  0    ,  0    , 
   269.787  , 57.480     ,  0    ,  0    , 
   230.034  , 60.042     ,  0    ,  0    , 
   202.376  , 60.280     ,  0    ,  0    , 
   253.497  , 61.323     ,  0    ,  0    , 
   239.166  , 61.235     ,  0    ,  0    , 
   272.894  , 60.206     ,  0    ,  0    , 
   293.951  , 62.020     ,  0    ,  0    , 
   278.437  , 61.393     ,  0    ,  0    , 
   424.190  , 58.876     ,  0    ,  0    , 
   652.256  , 56.978     ,  1    ,  0    , 
   536.587  , 56.381     ,  0    ,  1    , 
   263.116  , 61.193     ,  0    ,  0    , 
   289.288  , 60.123     ,  0    ,  0    , 
   227.690  , 60.957     ,  0    ,  0    , 
   234.306  , 62.563     ,  0    ,  0    , 
   293.728  , 61.540     ,  0    ,  0     )

# new auxiliary data to be used as input to forecast y for 12 periods
newdata <- dplyr::tribble(
  ~x,   ~dummy1, ~dummy2,
  61.903     ,  0    ,  0    , 
  60.594     ,  0    ,  0    , 
  63.358     ,  0    ,  0    , 
  65.178     ,  0    ,  0    , 
  64.275     ,  0    ,  0    , 
  59.872     ,  1    ,  0    , 
  59.273     ,  0    ,  1    , 
  59.665     ,  0    ,  0    , 
  58.643     ,  0    ,  0    , 
  63.354     ,  0    ,  0    , 
  65.743     ,  0    ,  0    , 
  65.158     ,  0    ,  0    )



# Model ARDL(1,4)
model = dLagM::ardlDlm(formula = y ~ x + dummy1 + dummy2 ,
                     data = df, 
                     p = 1 , # lag; given by previous analysis
                     q = 4, # order of autoregressive process; given by previous analysis
                     remove = list(p = list(dummy1 = c(1:1), 
                                            dummy2 = c(1:1)))
                    )

# transposed (for dLagM::forecast)
transposed_newdata <- t(newdata)

# forecasting
fLeves <- dLagM::forecast(model,
                   x = transposed_newdata, 
                   h = nrow(newdata),
                   interval = TRUE, 
                   level = 0.95 , 
                   nSim = 100)

# Error
# Error in if (n == 0) return(v) : missing value where TRUE/FALSE needed

Любая помощь высоко ценится!

Маловероятно, что вы делаете что-то не так. Что-то не так с кодом. Я знаю людей/человека, написавших это, очевидно. злой умный, но мы все люди. Например, есть код, который ищет термин y. Они использовали grepl и искали y. Что, если в имени вашей переменной есть буква y? (Например, dummy?) Также похоже, что они могли изменить способ составления прогноза для типа 3. Посмотрите здесь.

Kat 09.05.2022 01:39
Стоит ли изучать PHP в 2023-2024 годах?
Стоит ли изучать PHP в 2023-2024 годах?
Привет всем, сегодня я хочу высказать свои соображения по поводу вопроса, который я уже много раз получал в своем сообществе: "Стоит ли изучать PHP в...
Поведение ключевого слова "this" в стрелочной функции в сравнении с нормальной функцией
Поведение ключевого слова "this" в стрелочной функции в сравнении с нормальной функцией
В JavaScript одним из самых запутанных понятий является поведение ключевого слова "this" в стрелочной и обычной функциях.
Приемы CSS-макетирования - floats и Flexbox
Приемы CSS-макетирования - floats и Flexbox
Здравствуйте, друзья-студенты! Готовы совершенствовать свои навыки веб-дизайна? Сегодня в нашем путешествии мы рассмотрим приемы CSS-верстки - в...
Тестирование функциональных ngrx-эффектов в Angular 16 с помощью Jest
В системе управления состояниями ngrx, совместимой с Angular 16, появились функциональные эффекты. Это здорово и делает код определенно легче для...
Концепция локализации и ее применение в приложениях React ⚡️
Концепция локализации и ее применение в приложениях React ⚡️
Локализация - это процесс адаптации приложения к различным языкам и культурным требованиям. Это позволяет пользователям получить опыт, соответствующий...
Пользовательский скаляр GraphQL
Пользовательский скаляр GraphQL
Листовые узлы системы типов GraphQL называются скалярами. Достигнув скалярного типа, невозможно спуститься дальше по иерархии типов. Скалярный тип...
0
1
39
1
Перейти к ответу Данный вопрос помечен как решенный

Ответы 1

Ответ принят как подходящий

Спасибо, что опубликовали это. В коде была ошибка, связанная с именами переменных. Я исправил проблему в новой версии dLagM 1.1.8. Также обратите внимание, что вам нужно избегать вложенных имен переменных, работающих с версией 1.1.8. Например, если у вас есть "x1" в качестве переменной, избегайте использования имени, в котором есть "x1", например "x11". Я исправлю эту проблему в следующей версии.

Другие вопросы по теме