Блог

У меня есть следующий набор данных dt

 Y     date       segment
 10   2019-11-11    1
 12   2019-11-12    1
 9    2019-11-13    1
 ...
 ..
 14   2019-12-15    5
 12   2019-12-16    5
 10   2019-12-17    5
  

Я хочу построить авторегрессионную модель, такую, что

  Y(segment, dat)_{t} = beta1*Y(segment,dat)_{t-1}   beta2*Y(segment,dat)_{t-2}...
  

пока у меня возникают проблемы только с одним сегментом, поскольку я бы сделал что-то вроде этого:

 library(dynlm)
Y <- dt$Y
AR2 <- dynlm(ts(Y) ~ L(ts(Y))   L(ts(Y), 2) )
  

Я не уверен, как работать с несколькими сегментами одновременно

Самый простой подход заключается в использовании lm() такого:

 library(tidyverse)
dt <- tibble(
  Y = sample(1:50, 200, replace=TRUE),
  date = rep(seq(as.Date("2019-11-11"), by="1 day", length=40),5),
  segment = rep(1:5, rep(40, 5))
)

dt <- dt %>%
  arrange(segment, date) %>%
  group_by(segment) %>%
  mutate(
    Y1 = dplyr::lag(Y,1),
    Y2 = dplyr::lag(Y,2)
  ) %>%
  ungroup()

fit <- lm(Y ~ Y1   Y2, data=dt)
  

^{Создано 2020-08-27 пакетом reprex (версия 0.3.0)}