#r #for-loop #forecasting
#r #for-цикл #прогнозирование
Вопрос:
Этот код выполняет прогнозирование с помощью функции ets из пакета forecast.
# CODE
library(forecast)
# Making data frame
DATA_SE T<-data.frame(TEST1 = c(200, 220, 200, 260, 300, 290, 320, 320, 360, 400, 300,
300, 200, 250, 350, 390, 410, 440, 470, 350, 300, 320,
580, 450, 420, 550, 660, 270),
TEST2 = c(200, 220, 200, 260, 400, 290, 220, 370, 260, 200, 100,
300, 500, 500, 450, 360, 400, 420, 470, 350, 340, 240,
580, 550, 320, 550, 760, 370),
TEST3 = c(200, 220, 200, 260, 500, 290, 120, 240, 160, 400, 500, 500,
400, 450, 350, 340, 490, 410, 470, 350, 300, 120, 580, 450,
320, 250, 760, 670)
)
#FOR LOOP
for(i in 1:ncol(DATA_SET)){
# Build a ts for this column
timeseries <- ts(DATA_SET[,i], start=c(2016,1), frequency = 12)
# Build a foreacst based on the ts
forecast <- ets(timeseries)
# rename the forecast according to the original variable name
colname <- colnames(DATA_SET)[i]
forecastName <- paste("ETS_",colname," <- forecast",sep="")
eval(parse(text = forecastName))
}
Конечными результатами этого кода являются три списка: ETS_TEST1
, ETS_TEST2
и ETS_TEST3
. Итак, теперь следующий шаг — объединение этих трех списков в один, подобный приведенному ниже примеру:
# Union of three list
ETS_ALL <- mapply(ETS_TEST1, ETS_TEST2, ETS_TEST3, FUN = list, SIMPLIFY = FALSE)
Итак, мой вопрос заключается в том, как поместить эту команду для объединения списков в часть ЦИКЛА FOR в верхнем коде?