auto.arima函数中xreg参数的作用是什么？

Question

auto.arima函数中xreg参数的作用是什么？

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我正在预测每天前往医院进行MR扫描的客户数量。我有过去4年来每天到医院就诊的客户数量。但是我无法准确捕捉到不同月份客户到医院就诊数量的日变化。

我正在使用Rstudio，我已经尝试了Rob Hyndman建议的arima。

modelfitsample<- read.csv("data_xreg_train.csv")
modeltest <- read.csv("data_xreg_test.csv")

ts_beverly_train <- ts(modelfitsample$Volume, start = c(2015,1), frequency=365.25)
ts_beverly_test <- ts(modeltest$Volume, start = c(2018,1), frequency=365)

xreg <- cbind(month=model.matrix(~as.factor(modelfitsample$Month)))
xreg1 <- cbind(month=model.matrix(~as.factor(modeltest$Month)))

modArima <- auto.arima(ts_beverly_train, xreg=xreg)
modArima

fit11 <- forecast(modArima, h=485, xreg = xreg1)

plot(fit11)

我需要一个能够捕捉日常变化并考虑到月度季节性的预测。

- Prasad Dalvi

欢迎来到SO。在提问之前，您应该阅读如何提问，以便更容易地帮助您，并且不会浪费那些花费自己空闲时间回答SO问题的人的时间。首先，这个问题与Excel、SAS或Python没有任何关系，因此不应包含这些标签。此外，您的问题主体中也没有问题。 - Oliver

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谢谢您的反馈。我会记住这个建议，下次上传问题时会注意到。 - Prasad Dalvi

1个回答

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可以查看英文原文，
原文链接

- Oliver · Accepted Answer

我很惊讶没有人给出这个问题的答案。

forecast::auto.arima和forecast::Arima中的xreg用于任何外部回归变量。假设您想对一个时间段（或一系列工作变化或工资面试）内的income进行建模。您的明天收入可能取决于今天的收入，但也可能取决于您的sex、age和其他各种因素。这些因素可能具有或不具有时间序列部分，例如sex在大多数情况下是恒定的。

可以通过xreg参数将这些部分包含进来，并指定您时间序列中每个观测值的级别。