における一連のモデリングは、私のデータのサンプルです:多変量時R
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で、ダミー変数は季節性のためのものです。
私がしたいのは、(おそらく)季節性を考慮しながら、いくつかの他のものを参照してdxを予測することです。議論のために、 "u"、 "cci"、 "gdp"を使いたいとしましょう。
どうすればいいですか?
文書によると、Arimaは単変量時系列のみをサポートしています。 OPには多変量時系列があります。 – mhwombat