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我有一个由定向国家 dyad-year 组织的数据集（160 万行，4 列感兴趣）。每个非交换二元组（year1-stateA-stateB 并不总是等于 year1-stateB-stateA）有一个输出值“var1”。

数据的简化示例

library(forecast)
library(dplyr)

df=data.frame(year=c(1994,1995,1996,1997,1998,1964,1965,1967,1968,1969,1988,1987,1988,1989),
          stateA=c(1,1,1,1,1,138,138,138,138,138,20,20,20,20),
          stateB=c(2,2,2,2,2,87,87,87,87,87,55,55,55,55),
          var1=c(0.101,0.132,0.136,0.136,0.148,-0.287,-0.112,0.088,0.101,0.121,0.387,NA,0.377,0.388)
)

> df
   year stateA stateB   var1
1  1994      1      2  0.101
2  1995      1      2  0.132
3  1996      1      2  0.136
4  1997      1      2  0.136
5  1998      1      2  0.148
6  1964    138     87 -0.287
7  1965    138     87 -0.112
8  1967    138     87  0.088
9  1968    138     87  0.101
10 1969    138     87  0.121
11 1988     20     55  0.387
12 1987     20     55     NA
13 1988     20     55  0.377
14 1989     20     55  0.388

我想做的是将每组国家对元分解为时间序列，并使用过去 5 年的数据使用 holt 模型创建下一年的预测预测。

预期结果：我希望添加一个新变量，其中包含基于前几年的 yearX+1 的预测值到 yearX 的行中。

并发症：并非每个国家对元组每年都存在，而且在某些年份，尽管数据集中存在国家对元组，但没有数据。

到目前为止我所做的：

首先，请原谅我最近才开始在 R 中使用时间序列。

首先，我使用 dplr 按年份组织数据（因此它将按适当的时间序列顺序排列），然后按 stateA、stateB 分组

 rolldata <- df %>%
  dplyr::arrange(year) %>% 
  dplyr::group_by(stateA, stateB) %>% [...]

我之前做的是一个 5 年的滚动平均值，这不符合我的分析需求，所以它看起来像这样：

rolldata <- df %>%
  dplyr::arrange(year) %>% 
  dplyr::group_by(stateA, stateB) %>% 
  dplyr::mutate(
    point_5a = zoo::rollmean(var1, k = 5, fill = NA, align='right'))

这里的问题是我需要为要传递的每一行创建一个时间序列对象holt()以输出预测值 (fvar)。

dat_ts <- ts(df$var1, start = c(STARTYEAR, 1), end = c(ROWYEAR, 1), frequency = 1)
holt_model <- holt(dat_ts, h = 5)
fvar[i] <-holt_model$x[1]

我希望我以一种可以理解的方式讨论了这个问题。非常感谢您的帮助，我准备澄清和回答任何可能有助于您帮助我的问题。

PS 效率不是必需的，只有结果。

编辑：我认为我之前并不清楚，但我的主要目标是为每一行而不是整个子集生成一个预测对象。在我的国家 1 和国家 2 的示例数据中：将基于 1994 年的时间序列预测 1994 年；根据 1994-1995 年对 1995 年进行预测；根据 1994-1996 年对 1996 年的预测。然后对 (138, 87) 也是如此，每一行都有自己的预测。

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2 回答 2

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您可以将类对象存储forecast在数据框本身中并从中提取相关值。

library(dplyr)
library(purrr)
library(forecast)

df %>%
  arrange(year) %>% 
  group_by(stateA, stateB) %>%
  summarise(ts = list(ts(var1, start = c(min(year), 1), 
                               end = c(max(year), 1), frequency = 1)), 
            holt = map(ts, holt, h = 5), 
            all_value = map(holt, ~.x$x),
            first_value = map_dbl(all_value, first)) %>%
    ungroup

#  stateA stateB ts       holt       all_value first_value
#   <dbl>  <dbl> <list>   <list>     <list>          <dbl>
#1      1      2 <ts [5]> <forecast> <ts [5]>        0.101
#2     20     55 <ts [3]> <forecast> <ts [2]>        0.387
#3    138     87 <ts [6]> <forecast> <ts [6]>       -0.287
于 2021-03-02T09:09:06.333 回答
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paste使用 .state 列一起拆分/应用by。holt警告因失踪而采取的行动。你可以插入它们，我不确定，虽然你想用它们做什么。

rolldata <- df[order(df$year), ]

library(forecast)
res <- by(rolldata, Reduce(paste, rolldata[c("stateA", "stateB")]), function(x) {
  STARTYEAR <- x$year[1]; ROWYEAR <- x$year[nrow(x)]
  x0 <- x$var1
  x_ts <- ts(x0, start = c(STARTYEAR, 1), end = c(ROWYEAR, 1), frequency = 1)
  holt_mod <- holt(x_ts, h=5)
  holt_mod$x[1]
})
# Warning message:
#   In ets(x, "AAN", alpha = alpha, beta = beta, phi = phi, damped = damped,  :
#            Missing values encountered. Using longest contiguous portion of time series

as.list(res)
# $`1 2`
# [1] 0.101
# 
# $`138 87`
# [1] -0.287
# 
# $`20 55`
# [1] 0.387
于 2021-03-02T08:44:22.703 回答