机器算法验证 - 如何在 R 的 auto.arima() 中设置 xreg 参数？ - 吾爱随笔录

我正在做一个小项目，它有一个时间序列来测量客户访问数据（每天）。我的协变量是一个连续变量Day，用来衡量从数据收集的第一天起已经过去了多少天，还有一些虚拟变量，比如那天是不是圣诞节，是星期几等。

我的部分数据如下所示：

Date    Customer_Visit  Weekday Christmas       Day
11/28/11        2535       2        0            1   
11/29/11        3292       3        0            2   
11/30/11        4103       4        0            3   
12/1/11         4541       5        0            4   
12/2/11         6342       6        0            5  
12/3/11         7205       7        0            6   
12/4/11         3872       1        0            7   
12/5/11         3270       2        0            8   
12/6/11         3681       3        0            9

我的计划是使用 ARIMAX 模型来拟合数据。这可以在 R 中使用函数auto.arima(). 我知道我必须将协变量放入xreg参数中，但是这部分的代码总是返回错误。

这是我的代码：

xreg     <- c(as.factor(modelfitsample$Christmas), as.factor(modelfitsample$Weekday), 
              modelfitsample$Day)
modArima <- auto.arima(ts(modelfitsample$Customer_Visit, freq=7), allowdrift=FALSE, 
                       xreg=xreg)

R返回的错误信息是：

Error in model.frame.default(formula = x ~ xreg, drop.unused.levels = TRUE) 
 :variable lengths differ (found for 'xreg')

我从如何用 R 拟合 ARIMAX 模型中学到了很多东西？但是我仍然不太清楚如何xreg在函数的参数中设置协变量或虚拟变量auto.arima()。

library(forecast) # create some artifical data modelfitsample <- data.frame(Customer_Visit=rpois(49,3000),Weekday=rep(1:7,7), Christmas=c(rep(0,40),1,rep(0,8)),Day=1:49) # Create matrix of numeric predictors xreg <- cbind(Weekday=model.matrix(~as.factor(modelfitsample$Weekday)), Day=modelfitsample$Day, Christmas=modelfitsample$Christmas) # Remove intercept xreg <- xreg[,-1] # Rename columns colnames(xreg) <- c("Mon","Tue","Wed","Thu","Fri","Sat","Day","Christmas") # Variable to be modelled visits <- ts(modelfitsample$Customer_Visit, frequency=7) # Find ARIMAX model modArima <- auto.arima(visits, xreg=xreg)