質問: rでの多変量時系列モデリング rを使用して、ある種の多変量時系列モデルに適合するようにします。これが私のデータのサンプルです: u cci bci cpi gdp dum1 dum2 dum3 dx 16.50 14.00 53.00 45.70 80.63 0 0 1 6.39 17.45 16.00 64.00 46.30 80.90 0 0 0 6.00 18.40 12.00 51.00 47.30 82.40 1 0 0 6.57 19.35 7.00 42.00 48.40 83.38 0 1 0 5.84 20.30 9.00 34.00 49.50 84.38 0 0 1 6.36 20.72 10.00 42.00 50.60 85.17 0 0 0 5.78 21.14 6.00 45.00 51.90 85.60 1 0 0 5.16 21.56 9.00 38.00 52.60 86.14 0 1 0 5.62 21.98 2.00 32.00 53.50 86.23 0 0 1 4.94 22.78 8.00 29.00 53.80 86.24 0 0 0 6.25 データは四半期ごと、ダミー変数は季節性用です。私がやりたいのは、季節性を考慮しながら、他のいくつかを参照してdxを予測することです。引数のために、「u」、「cci」、および「gdp」を使用したいとしましょう。これをどうやってやるの?
回答: 最初にこの質問をしたときにこの機能が使用可能かどうかはわかりませんが、これは基本rでarima関数を使用して簡単に使用できます。関数内でxreg引数を使用して外部リグレッサを指定するだけです。 ?arimaおよびドキュメントを読むときは、xreg引数に特に注意を払ってください。これは非常に簡単で幸運なことになりました。