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使用glm-probit模型生成预测

forecasting glm r

lrclark · 技术社区 · 9 年前

我试图使用 forecast 命令但当运行以下代码时,我得到以下消息: Error in as.data.frame(newdata) : argument "newdata" is missing, with no default

#generate dataset with unknown value for last period dependent variable
data.set <- data.frame(date= seq(as.Date('2015-01-01'), by = 'days' , length = 100), 
                       replicate(100, sample(0:1,1)), runif(1e2),runif(1e2),runif(1e2))
colnames(data.set) <- c("date", "dv", "iv1", "iv2", "iv3")
data.set.ts <- xts(data.set[-1], order.by=data.set$date)
rm(data.set)
data.set.ts$dv[100] <- NA

#run glm probit model
PRmodel <- glm(dv ~ iv1 + iv2 + iv3, data = data.set.ts[-nrow(data.set.ts),], 
               family = binomial(link = "probit"))

#generate forecast for last period dv
iv_input <- xts(data.set.ts[, which(colnames(data.set.ts) %in% c("iv1" , "iv2" , "iv3"))], 
                order.by = index(data.set.ts))
start.date <- index(data.set.ts)[length(index(data.set.ts))]
fcastFn_output <- forecast(PRmodel, xreg=window(iv_input, start = start.date))

我也尝试过使用 predict 命令,但如果缺少实际值,R似乎不会生成观测值的预测值。

1 回复 | 直到 9 年前

Stereo smashedtoatoms 9 年前

生成预测的代码应遵循以下行

data.set <- data.frame(date= seq(as.Date('2015-01-01'), by = 'days' , length = 100), 
                       replicate(100, sample(0:1,1)), runif(1e2),runif(1e2),runif(1e2))
colnames(data.set) <- c("date", "dv", "iv1", "iv2", "iv3")
# Load the required package.
require(xts)
data.set.ts <- xts(data.set[-1], order.by=data.set$date)
rm(data.set)
data.set.ts$dv[100] <- NA

#run glm probit model
PRmodel <- glm(dv ~ iv1 + iv2 + iv3, data = data.set.ts[-nrow(data.set.ts),], 
               family = binomial(link = "probit"))

#generate forecast for last period dv
iv_input <- xts(data.set.ts[, which(colnames(data.set.ts) %in% c("iv1" , "iv2" , "iv3"))], 
                order.by = index(data.set.ts))
start.date <- index(data.set.ts)[length(index(data.set.ts))]
# Generate the forecast for 2015-04-10.
fcastFn_output <- predict(PRmodel, window(iv_input, start = start.date))
# Create a time series with all the forecasts.
fcastFn_all <- c(predict(PRmodel), fcastFn_output)

希望这有帮助

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