如何在 R( 或 python) 中应用具有线性回归和多个变量的滚动窗口？答案

【问题标题】：How to apply a rolling window with linear regression and multiple variables in R( or python)?如何在 R( 或 python) 中应用具有线性回归和多个变量的滚动窗口？
【发布时间】：2021-02-09 17:41:25
【问题描述】：

我的约会超过 708 天。行中有 6 个产品列，其中包含销售编号。
还有13个变量。其中大部分是天气日期，如太阳时间或温度，其他是二进制的（无事件=0，事件=1）。

目标是预测产品的销量。

图中的数据是泛化的。

我想做的是滚动窗口。
这样我就可以用 77 天来预测下一周（用 1:77 预测第 78 天到第 84 天），然后依此类推（用 8:84 预测 85:93）。
我还想将综合预测 (78:708) 与实际日期进行比较。

我没有找到在 R 中应用滚动 ln 函数的方法。

我的 Python 技能非常基础，但如果有 Python 的解决方案也将不胜感激。

型号：

model_A

前 100 个数据点：

data <- structure(list(weekday = c(7, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 1, 2, 3, 4,
5, 6, 7, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 1, 2, 3, 4, 
5, 6, 7, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 1, 2, 3, 4, 
5, 6, 7, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 1, 2, 3, 4, 
5, 6, 7, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 1, 2, 3, 4, 
5, 6, 7, 1), Produkt_A = c(204, 187, 189, 203, 217, 211, 222, 
194, 219, 240, 161, 202, 193, 236, 164, 204, 170, 190, 213, 235, 
199, 195, 182, 184, 189, 209, 188, 176, 209, 192, 203, 201, 209, 
256, 216, 198, 209, 169, 192, 173, 170, 201, 170, 186, 166, 200, 
206, 192, 153, 171, 170, 190, 216, 208, 202, 188, 179, 177, 149, 
192, 179, 223, 198, 192, 184, 154, 172, 186, 215, 207, 179, 141, 
167, 181, 182, 181, 202, 168, 216, 197, 211, 191, 210, 200, 171, 
196, 214, 200, 206, 203, 188, 141, 127, 181, 195, 233, 191, 227, 
186, 134), Prdukt_B = c(213, 237, 219, 228, 198, 247, 246, 230, 
229, 192, 236, 182, 205, 202, 167, 206, 195, 179, 209, 211, 232, 
192, 191, 174, 182, 232, 229, 207, 212, 236, 237, 195, 241, 286, 
247, 229, 230, 255, 211, 247, 288, 226, 226, 184, 192, 200, 258, 
238, 270, 224, 194, 197, 228, 244, 230, 241, 215, 218, 218, 196, 
275, 246, 247, 215, 250, 207, 243, 253, 264, 221, 185, 216, 211, 
218, 218, 267, 261, 212, 242, 246, 254, 269, 308, 278, 234, 230, 
259, 225, 232, 257, 209, 193, 192, 193, 240, 229, 220, 242, 210, 
159), Produkt_C = c(18, 27, 37, 21, 27, 20, 35, 15, 27, 20, 23, 
22, 20, 19, 20, 21, 23, 15, 14, 27, 21, 14, 22, 28, 23, 22, 34, 
27, 20, 20, 22, 33, 40, 35, 42, 44, 38, 31, 37, 32, 37, 30, 24, 
20, 28, 29, 26, 36, 29, 24, 15, 31, 22, 31, 39, 35, 39, 35, 31, 
30, 34, 51, 31, 30, 33, 19, 26, 39, 32, 51, 28, 19, 33, 32, 26, 
33, 41, 48, 33, 29, 42, 33, 60, 51, 49, 30, 38, 35, 24, 30, 31, 
19, 16, 26, 33, 24, 38, 32, 35, 24), Produkt_D = c(17, 16, 9, 
23, 27, 25, 4, 8, 14, 19, 26, 23, 28, 7, 17, 17, 18, 22, 25, 
27, 20, 25, 33, 23, 27, 17, 30, 5, 11, 26, 16, 32, 22, 19, 14, 
11, 10, 7, 14, 28, 16, 22, 14, 10, 21, 26, 31, 20, 13, 7, 17, 
20, 17, 29, 26, 8, 4, 18, 12, 14, 14, 15, 12, 10, 7, 25, 26, 
25, 17, 13, 27, 8, 14, 20, 18, 19, 15, 14, 21, 30, 11, 37, 18, 
26, 22, 27, 16, 27, 20, 29, 16, 7, 19, 15, 15, 16, 6, 8, 10, 
9), Produkt_E = c(24, 14, 18, 20, 19, 46, 32, 30, 5, 6, 18, 14, 
26, 17, 37, 25, 27, 9, 16, 39, 21, 14, 15, 7, 14, 17, 24, 20, 
33, 18, 14, 24, 21, 20, 19, 16, 12, 12, 15, 15, 25, 14, 31, 18, 
19, 16, 17, 25, 19, 15, 15, 21, 20, 21, 17, 16, 29, 10, 13, 11, 
16, 15, 24, 20, 25, 12, 15, 17, 30, 24, 24, 21, 14, 18, 21, 25, 
17, 27, 20, 20, 26, 17, 18, 23, 14, 27, 19, 22, 24, 23, 22, 22, 
3, 18, 11, 16, 22, 19, 14, 11), Produkt_F = c(35, 19, 30, 32, 
26, 28, 42, 39, 44, 45, 37, 37, 36, 35, 25, 40, 24, 24, 25, 36, 
31, 26, 22, 27, 21, 21, 34, 49, 41, 33, 38, 33, 34, 40, 68, 80, 
53, 32, 43, 49, 31, 52, 55, 31, 29, 29, 37, 37, 47, 44, 35, 32, 
41, 37, 42, 57, 60, 57, 45, 54, 71, 60, 59, 48, 44, 37, 36, 48, 
47, 64, 53, 40, 45, 49, 24, 46, 88, 54, 49, 38, 65, 60, 69, 72, 
73, 51, 59, 62, 34, 36, 59, 43, 32, 85, 101, 85, 69, 100, 65, 
54), day_number = c(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 
14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22, 23, 24, 25, 26, 27, 28, 29, 
30, 31, 32, 33, 34, 35, 36, 37, 38, 39, 40, 41, 42, 43, 44, 45, 
46, 47, 48, 49, 50, 51, 52, 53, 54, 55, 56, 57, 58, 59, 60, 61, 
62, 63, 64, 65, 66, 67, 68, 69, 70, 71, 72, 73, 74, 75, 76, 77, 
78, 79, 80, 81, 82, 83, 84, 85, 86, 87, 88, 89, 90, 91, 92, 93, 
94, 95, 96, 97, 98, 99, 100), Variable_1 = c(20.2525, 11.7558333333333, 
10.5270833333333, 13.0058333333333, 16.815, 17.56, 13.7058333333333, 
15.96625, 10.5575, 10.295, 13.15125, 13.15, 16.3366666666667, 
18.3704166666667, 16.15875, 14.8670833333333, 16.77875, 16.2008333333333, 
17.5420833333333, 18.44125, 18.3858333333333, 17.1179166666667, 
15.32375, 16.7, 16.3304166666667, 15.5291666666667, 14.015, 13.5420833333333, 
11.9104166666667, 9.43166666666667, 10.9129166666667, 11.8391666666667, 
12.66875, 11.4791666666667, 8.28375, 5.5125, 7.62375, 6.32958333333333, 
8.79041666666667, 10.0675, 10.2854166666667, 9.14708333333333, 
10.8925, 10.9716666666667, 12.175, 12.3229166666667, 11.63, 11.9608333333333, 
11.3966666666667, 13.1179166666667, 10.9333333333333, 11.9541666666667, 
9.16208333333333, 7.23791666666667, 5.10625, 4.1225, 1.80666666666667, 
0.783333333333333, 2.23958333333333, 3.39208333333333, 4.68625, 
5.58291666666667, 7.42, 6.32166666666667, 5.3175, 4.87583333333333, 
5.68708333333333, 7.99666666666667, 7.2825, 7.60416666666667, 
10.75625, 13.2133333333333, 9.9975, 9.67416666666667, 10.5054166666667, 
11.0079166666667, 7.30416666666667, 8.43, 5.37666666666667, 3.07583333333333, 
1.40791666666667, 0.157916666666667, -0.474166666666667, -0.190833333333333, 
3.74333333333333, 4.21875, 2.1925, 4.93083333333333, 6.36416666666667, 
9.21291666666667, 11.2970833333333, 11.095, 7.30041666666667, 
1.94958333333333, 1.66875, 3.9075, 3.83333333333333, 1.32208333333333, 
3.6825, 5.095), Variable_2 = c(27.08, 15.85, 16.71, 20.69, 23.88, 
23.4, 20.01, 23.33, 14.19, 15.34, 17.88, 20.29, 23.75, 25.15, 
19.86, 20.59, 22.79, 24.04, 23.57, 25.6, 24.86, 23.67, 22.81, 
23.11, 21.98, 23.14, 19.35, 18.98, 18.11, 16.25, 17.26, 16.42, 
18.41, 15.73, 11.22, 6.93, 14.21, 10.35, 16.43, 14.73, 14.3, 
15.34, 17.19, 17.52, 18.35, 16.66, 14.73, 16.79, 17.14, 18.36, 
20.95, 15.54, 15.1, 13.15, 10.5, 9.28, 5.6, 6.33, 7.84, 7.94, 
10.86, 10.08, 12.01, 10.34, 6.98, 6.39, 10.29, 13.49, 9.03, 10.56, 
13.51, 15.42, 11.35, 13.67, 12.94, 13.46, 9.06, 10.79, 6.98, 
5.16, 5.71, 3.58, 2.21, 2.51, 7.77, 7.73, 7.19, 7.99, 9.9, 12.04, 
12.67, 13.21, 12.13, 5.1, 5.73, 8.7, 6.81, 3.79, 5.94, 6.84), 
    Variable_3 = c(16.3108333333333, 8.77083333333333, 5.61916666666667, 
    10.2091666666667, 15.34625, 15.6825, 10.9925, 13.9241666666667, 
    6.25583333333333, 6.505, 11.4929166666667, 11.6275, 14.0754166666667, 
    16.5591666666667, 14.9191666666667, 14.0804166666667, 15.9579166666667, 
    13.21, 15.5595833333333, 16.3566666666667, 16.6279166666667, 
    14.2116666666667, 11.51625, 14.625, 14.7758333333333, 14.3008333333333, 
    13.3770833333333, 12.6420833333333, 9.81083333333333, 6.84875, 
    7.50125, 8.26791666666667, 11.1266666666667, 9.33958333333333, 
    5.27416666666667, 0.43625, 4.05916666666667, 0.0675, 4.48416666666667, 
    7.59791666666667, 7.93416666666667, 7.35416666666667, 8.72625, 
    7.64791666666667, 9.56041666666667, 10.08, 9.62041666666667, 
    9.22375, 7.78833333333333, 9.89583333333333, 8.34083333333333, 
    9.55833333333333, 5.55958333333333, 2.96541666666667, 0.897916666666667, 
    -0.807916666666667, -1.76875, -3.45458333333333, -2.23583333333333, 
    -0.18875, 0.573333333333333, 0.973333333333333, 4.225, 2.7525, 
    1.99083333333333, 1.50666666666667, 1.10333333333333, 2.66291666666667, 
    4.52166666666667, 4.9075, 6.25583333333333, 8.1975, 5.69625, 
    5.81625, 8.01458333333333, 6.28416666666667, -0.420833333333333, 
    -0.555416666666667, -0.485416666666667, -0.599583333333333, 
    -2.83291666666667, -4.32, -4.20708333333333, -5.2775, -1.79333333333333, 
    0.420416666666667, -3.52, 0.6125, 1.63625, 2.69125, 5.0475, 
    6.22791666666667, 2.54708333333333, -0.890833333333333, -2.08666666666667, 
    -0.840416666666667, -0.16, -2.14041666666667, -0.218333333333333, 
    2.30125), Variable_4 = c(22.49, 13.49, 10.19, 19.43, 23.17, 
    21.56, 15.64, 21.98, 10.96, 10.5, 16.38, 19.85, 23.08, 24.11, 
    18.98, 20.14, 22.88, 21.46, 21.14, 23.35, 23.62, 21.86, 18.47, 
    21.73, 21.8, 20.06, 19.04, 18.4, 16.13, 14.39, 12.82, 12.23, 
    15.88, 12.21, 7.94, 3.21, 9.03, 3.2, 13.8, 13.07, 11.59, 
    13.75, 16.78, 15.84, 17.63, 14.68, 12.68, 14.96, 14.67, 15.55, 
    21.4, 12.78, 11.87, 9.75, 8.01, 5.49, 2.09, 1.15, 3.77, 4.97, 
    7.88, 5.81, 9.09, 7.94, 3.42, 3.71, 6.81, 8.46, 8.17, 8.58, 
    9.64, 10.1, 7.22, 9.16, 11.14, 10.32, 0.76, 1.58, 0.99, 0.75, 
    0.38, -2.42, -2.44, -3.35, 3.05, 2.56, 0.86, 4.86, 4.04, 
    6.82, 6.83, 8.78, 5.55, 1.45, 2.79, 5.07, 2.44, 0.54, 3.49, 
    3.75), Variable_5 = c(16.3108333333333, 8.77083333333333, 
    5.61916666666667, 10.2091666666667, 15.34625, 15.6825, 10.9925, 
    13.9241666666667, 6.25583333333333, 6.505, 11.4929166666667, 
    11.6275, 14.0754166666667, 16.5591666666667, 14.9191666666667, 
    14.0804166666667, 15.9579166666667, 13.21, 15.5595833333333, 
    16.3566666666667, 16.6279166666667, 14.2116666666667, 11.51625, 
    14.625, 14.7758333333333, 14.3008333333333, 13.3770833333333, 
    12.6420833333333, 9.81083333333333, 6.84875, 7.50125, 8.26791666666667, 
    11.1266666666667, 9.33958333333333, 5.27416666666667, 0.43625, 
    4.05916666666667, 0.0675, 4.48416666666667, 7.59791666666667, 
    7.93416666666667, 7.35416666666667, 8.72625, 7.64791666666667, 
    9.56041666666667, 10.08, 9.62041666666667, 9.22375, 7.78833333333333, 
    9.89583333333333, 8.34083333333333, 9.55833333333333, 5.55958333333333, 
    2.96541666666667, 0.897916666666667, -0.807916666666667, 
    -1.76875, -3.45458333333333, -2.23583333333333, -0.18875, 
    0.573333333333333, 0.973333333333333, 4.225, 2.7525, 1.99083333333333, 
    1.50666666666667, 1.10333333333333, 2.66291666666667, 4.52166666666667, 
    4.9075, 6.25583333333333, 8.1975, 5.69625, 5.81625, 8.01458333333333, 
    6.28416666666667, -0.420833333333333, -0.555416666666667, 
    -0.485416666666667, -0.599583333333333, -2.83291666666667, 
    -4.32, -4.20708333333333, -5.2775, -1.79333333333333, 0.420416666666667, 
    -3.52, 0.6125, 1.63625, 2.69125, 5.0475, 6.22791666666667, 
    2.54708333333333, -0.890833333333333, -2.08666666666667, 
    -0.840416666666667, -0.16, -2.14041666666667, -0.218333333333333, 
    2.30125), Variable_6 = c(6.92875, 2.515, 4.37041666666667, 
    2.26166666666667, 1.79333333333333, 2.47333333333333, 2.83083333333333, 
    2.94, 4.53416666666667, 3.08375, 1.74958333333333, 1.7175, 
    3.23583333333333, 2.25541666666667, 2.3375, 1.4575, 2.0375, 
    4.51791666666667, 3.0675, 3.39875, 3.21083333333333, 3.99458333333333, 
    4.24166666666667, 2.38, 2.07041666666667, 1.70458333333333, 
    1.11125, 1.29166666666667, 1.98625, 1.4075, 2.85625, 3.79541666666667, 
    1.93, 1.77916666666667, 2.61833333333333, 4.50291666666667, 
    2.97583333333333, 5.98458333333333, 3.7675, 2.06583333333333, 
    1.99541666666667, 1.03916666666667, 2.26, 3.59125, 2.59458333333333, 
    1.97583333333333, 1.91791666666667, 3.00791666666667, 3.80833333333333, 
    3.87333333333333, 3.2175, 2.4125, 3.37416666666667, 3.95291666666667, 
    3.09291666666667, 3.68875, 1.51541666666667, 2.40791666666667, 
    2.78041666666667, 1.59541666666667, 2.82, 3.93708333333333, 
    2.46708333333333, 2.76541666666667, 2.35208333333333, 2.27291666666667, 
    3.62875, 4.41291666666667, 1.90916666666667, 1.5575, 5.05625, 
    6.83375, 5.00166666666667, 3.66416666666667, 2.64333333333333, 
    5.42791666666667, 8.6, 11.1095833333333, 5.98791666666667, 
    2.21708333333333, 2.44041666666667, 2.63541666666667, 1.52666666666667, 
    3.31083333333333, 5.35375, 2.77666666666667, 4.72875, 3.55583333333333, 
    4.14875, 7.35666666666667, 7.70666666666667, 6.15333333333333, 
    5.0575, 0.9975, 1.85041666666667, 3.17291666666667, 1.88833333333333, 
    1.55583333333333, 2.57375, 1.48041666666667), Variable_7 = c(61.75, 
    63.6666666666667, 53.6666666666667, 55.25, 60.625, 58.375, 
    64.4166666666667, 68.0833333333333, 70.125, 61.0833333333333, 
    72.3333333333333, 74.625, 67.2916666666667, 56.5833333333333, 
    73.2916666666667, 76.9166666666667, 74.0833333333333, 70.4583333333333, 
    64.875, 62.75, 65.7916666666667, 62.125, 57.125, 59.5, 65.125, 
    70.7916666666667, 80, 79.7083333333333, 74.0833333333333, 
    65.375, 65.0833333333333, 68.7083333333333, 80.9166666666667, 
    73.1666666666667, 80.9166666666667, 74.0833333333333, 75.5416666666667, 
    65.9166666666667, 66.7916666666667, 75.0416666666667, 76.4166666666667, 
    80.1666666666667, 81.5416666666667, 76.375, 70.75, 69.25, 
    75.7916666666667, 75.75, 72.375, 72.4166666666667, 86.0416666666667, 
    73.5, 75.3333333333333, 78.1666666666667, 72.875, 67.7916666666667, 
    72.375, 76.2916666666667, 70.2083333333333, 66.2916666666667, 
    71.125, 76, 78.4166666666667, 79.4166666666667, 83.0833333333333, 
    82.4166666666667, 70.6666666666667, 55.7083333333333, 78.7916666666667, 
    73.5833333333333, 71.9166666666667, 76.2916666666667, 81.0416666666667, 
    72.3333333333333, 81.7083333333333, 73.125, 71.6666666666667, 
    79.3333333333333, 83.0833333333333, 80.5, 73.9166666666667, 
    76.2916666666667, 77.5416666666667, 71.125, 87.75, 83.375, 
    74.9583333333333, 78.4166666666667, 73.375, 70.2916666666667, 
    73.0416666666667, 80.4583333333333, 84.2083333333333, 86.5416666666667, 
    75.125, 60.4583333333333, 56.5, 80.6666666666667, 77.625, 
    81.4166666666667), Variable_8 = c(0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 
    0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 
    0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 
    0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 4, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 
    0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 2, 0, 0, 0, 1, 
    3, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0), Variable_9 = c(4.55, 
    5.98333333333333, 11.4166666666667, 11.3166666666667, 11.3333333333333, 
    11.1333333333333, 9.96666666666667, 8.58333333333333, 1.45, 
    4, 1.1, 9.73333333333333, 10.3333333333333, 6.5, 3.31666666666667, 
    7.05, 10.05, 9.95, 6.43333333333333, 10.7333333333333, 11.1, 
    11.0333333333333, 10.75, 9.13333333333333, 9.98333333333333, 
    8.48333333333333, 6.56666666666667, 8.51666666666667, 7.63333333333333, 
    10.5166666666667, 5.81666666666667, 5.05, 6.48333333333333, 
    5.23333333333333, 0, 0, 1.45, 1.18333333333333, 2.25, 3.56666666666667, 
    0.3, 5.75, 5.73333333333333, 5.45, 7.05, 7.41666666666667, 
    5.71666666666667, 5.31666666666667, 2.93333333333333, 6.8, 
    5.48333333333333, 0.516666666666667, 8.58333333333333, 8.73333333333333, 
    9.35, 7.05, 9.13333333333333, 1.76666666666667, 9.01666666666667, 
    6.58333333333333, 9.11666666666667, 2.18333333333333, 4.36666666666667, 
    2.56666666666667, 0, 0.216666666666667, 0.766666666666667, 
    1.66666666666667, 0, 4.11666666666667, 0.483333333333333, 
    1.35, 0.45, 2.53333333333333, 2.01666666666667, 4.4, 0.75, 
    1.4, 2.96666666666667, 4.18333333333333, 8.56666666666667, 
    7.7, 1.8, 8.51666666666667, 3.2, 0.05, 8.45, 0, 0.883333333333333, 
    0, 0.383333333333333, 0, 1.83333333333333, 4.9, 8.36666666666667, 
    5.78333333333333, 3.31666666666667, 5.4, 0.166666666666667, 
    0.4), Variable_10 = c(1.7, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1.3, 0.225, 
    0, 0.15, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 
    0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 2.975, 1.5, 0, 0.925, 0, 0.425, 0, 0, 
    0, 0, 0, 0.675, 0, 0, 0.125, 0.4, 0, 0.05, 0, 0, 0, 0, 0, 
    0, 0, 0, 0, 0.475, 0.425, 0, 0.225, 0.375, 0, 0, 1.175, 0, 
    0.85, 0.7, 0.375, 0, 1.55, 0.1, 0, 0.475, 0.35, 0, 0, 0, 
    0, 0.175, 1.675, 0.075, 0, 3.325, 0, 0.8, 0.125, 0, 1.35, 
    0, 0, 0, 0, 0, 0, 0), Variable_11 = c(0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 
    0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 
    0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 
    1, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 
    0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 
    0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0), Variable_12 = c(0, 
    0, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 
    0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 
    0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 
    0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 
    0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 
    1, 1, 1, 1), Variable_13 = c(0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 
    0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 
    0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 
    0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 
    0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 
    0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0)), row.names = c(NA, 
100L), class = "data.frame")

【问题讨论】：

嗨塞缪尔，你能提供样本数据吗？这是生成最小可重现示例的常见问题解答：stackoverflow.com/questions/5963269/…
问题应该是自包含的。不要链接到数据，因为以后可能会变得陈旧。请参阅r 标签页的顶部。
@Rmematey 问题中的编辑好吗？
{slider} 包可能是您的 R 解决方案：cran.r-project.org/web/packages/slider/vignettes/rowwise.html
你能添加适合1:77的模型

标签： python r regression rolling-computation ln

【解决方案1】：

我认为这是期望的输出

formula <- as.formula(paste0("Produkt_A ~ weekday + ", paste0("Variable_", 1:13, collapse="+")) )
lapply(77:(nrow(data)-7), function(x){
    cof <- coef(fit<-lm(formula, data=data[1:77 + (x-77),]))
    if(any(is.na(cof))) fit <- lm(paste0("Produkt_",l," ~ ", paste0(names(cof)[!is.na(cof)][-1], collapse="+")), data=data[1:77 + (x-77),])
    predict(fit, data[1:7+x, ]) 
})

输出

[[1]]
      78       79       80       81       82       83       84 
175.6231 187.2455 172.6803 198.4860 196.4347 182.1002 176.8268 

[[2]]
      79       80       81       82       83       84       85 
190.0454 177.9412 198.1522 195.6015 179.8084 172.5813 162.7283 

[[3]]
      80       81       82       83       84       85       86 
180.2934 199.5343 197.2900 179.7369 173.6123 164.2395 197.3890

如果您想以一周为单位，请将77:(nrow(data)-7) 更改为seq(77,nrow(data)-7, 7)

输出

[[1]]
      78       79       80       81       82       83       84 
175.6231 187.2455 172.6803 198.4860 196.4347 182.1002 176.8268 

[[2]]
      85       86       87       88       89       90       91 
165.3612 202.1819 202.9133 192.1088 196.2086 190.3211 192.5323 

[[3]]
      92       93       94       95       96       97       98 
190.0432 234.1672 240.5036 221.9270 199.6451 206.9269 225.3737

另外，我认为您希望 apply 对所有产品使用相同的代码，如果是这样，以下代码将给出一个命名列表，其中每个元素都包含对该产品的预测：

sapply(LETTERS[1:6], function(l){
  formula <- as.formula(paste0("Produkt_",l,  " ~ weekday + ", paste0("Variable_", 1:13, collapse="+")) )
  unlist(lapply(seq(77,nrow(data)-7, 7), function(x){
    cof <- coef(fit<-lm(formula, data=data[1:77 + (x-77),]))
    if(any(is.na(cof))) fit <- lm(paste0("Produkt_",l," ~ weekday + ", paste0(names(cof)[!is.na(cof)][-1], collapse="+")), data=data[1:77 + (x-77),])
    predict(fit, data[1:7+x, ]) 
  }), use.names=F)
}) -> l
as.data.frame(l) -> l
names(l) <- paste0("Produkt_",LETTERS[1:6][-2])

输出

   Produkt_A Produkt_B Produkt_C Produkt_D Produkt_E Produkt_F
1   183.1617  255.8523  34.78719  9.040423  19.85345  72.48134
2   179.0516  236.6205  33.66128 14.456406  15.23111  52.14860
3   169.4564  233.5267  36.56796 11.893548  18.04682  47.84604
4   195.5562  237.8086  39.53323 12.611249  18.62263  57.85943
5   195.7860  244.9322  42.66896 10.579288  20.81832  64.33085
6   185.1508  244.6651  44.30452 11.109312  21.15966  66.57021
7   180.0834  238.5539  42.82646  9.011723  23.64313  68.25384
8   172.3084  236.5883  33.38472  6.052889  23.20801  60.28078
9   199.3014  251.1623  35.95758 17.642626  15.75082  49.16527
10  199.2620  244.1736  36.81896 20.277373  15.65039  57.63127
11  185.4162  232.4378  33.42248  9.914847  14.76501  58.14915
12  198.1636  250.0573  38.33021 17.008143  17.60963  53.38972
13  192.1136  217.5651  30.07103 13.590327  18.93781  57.78008
14  196.7885  222.4964  31.21988 16.192406  23.95876  55.00223
15  195.3891  229.2507  31.85575 17.436000  29.62023  51.42169
16  231.2512  236.6823  29.52290 22.564247  21.73221  49.89134
17  238.8464  254.4130  31.74025 23.147904  27.33184  53.82207
18  220.2332  240.9582  32.17718 22.994808  24.63406  56.82193
19  200.0848  230.6290  33.54214 21.710842  20.59998  54.37489
20  209.8458  245.5775  38.18210 22.251512  22.91061  55.50162
21  229.8341  259.3681  37.87675 20.772142  29.79006  65.34059

【讨论】：

感谢您的快速帮助，我尝试了您的两个代码并收到此警告：50: In predict.lm(lm(formula, data = data[1:77 + (x - 77), ... ：来自秩不足拟合的预测可能会产生误导
而不是将新数据保存在列表中，是否可以将其保存在 data.frame 中
警告消息是从我纠正的NA 系数上升到的，为了使其成为data.frame，您可以将第一个lapply 更改为sapply 并将第二个@ 987654332@ 在unlist 调用中，然后将生成的矩阵转换为data.frame，由as.data.frame
非常感谢
@SamuelLehmann 接受答案，以便未来的用户可以轻松找到解决方案