외인성 회귀 분석기를 사용한 ARIMA 모델의 다시 계산

Question

외인성 회귀 분석기를 사용하여 ARIMA 모델을 따르는 동안 홀 아웃/백 테스트 샘플을 만드는 방법이 있습니까? 먼저 50 개의 관측치를 사용하여 다음 모델을 추정 한 다음 나머지 70 개의 관측치에 대해 x 변수가 미리 채워진 나머지 20 개의 관측치에서 모델 성능을 평가하려고합니다. 내가 정말 말하고자하는 것은 개발 기간 및 검증에 실제 및 장착 값을 나타내는 그래프이다/(또한 시계열 위로 테스트라고도 함) 기간

library(TSA) 

xreg <- cbind(GNP, Time_Scaled_CO) # two time series objects 

fit_A <- arima(Charge_Off,order=c(1,1,0),xreg) # Charge_Off is another TS object 

plot(Charge_Off,col="red") 

lines(predict(fit_A, Data),col="green") #Data contains Charge_Off, GNP, Time_Scaled_CO 

Answer 1

를 사용하는 것처럼 보이지 않는다 버틸 TSA 패키지를 사용하면이 문제를 해결할 필요가 없습니다. 원하는 코드를 작성해야합니다.

library(forecast) 
xreg <- cbind(GNP, Time_Scaled_CO) 
training <- window(Charge_Off, end=50) 
test <- window(Charge_Off, start=51) 
fit_A <- Arima(training,order=c(1,1,0),xreg=xreg[1:50,]) 
fc <- forecast(fit_A, h=20, xreg=xreg[51:70,]) 
plot(fc) 
lines(test, col="red") 
accuracy(fc, test) 

이 모델 R을 사용하는 인트로에 대한 http://otexts.com/fpp/9/1를 참조하십시오.