R - 预测多个类别的相同结果的值答案

【问题标题】：R - Predict values for multiple categories of same outcomeR - 预测多个类别的相同结果的值
【发布时间】：2019-08-06 03:58:51
【问题描述】：

让我们来，我有每个类别销售的门票数年数月的数据。像这样：

Year         Premium     Silver     Budget
Jan2016      112354      36745      456563       
Feb2016      1233445     234322     4533345
Mar2016      13456544    346755     34564422

我每个月都有这些数据，直到 2019 年 2 月。这是我用来分别为每个类别应用 arima 的代码。我导入每列的计数并执行以下操作：

> count <-data.frame(mytickets$Premium)
> tickets<-ts(count, frequency = 12, start = c(2016, 1),end=c(2018,6)) 
> pi=auto.arima(tickets) 
> summary(pi) 
> q=forecast(pi,h=12)

我想预测明年每个月会售出多少张门票。是否可以在同一张照片中应用自动 ARIMA？到目前为止，我一直在单独应用模型。

【问题讨论】：

“是否可以在同一张照片中应用自动 ARIMA？” 我不太确定你在这里问什么。您是在问如何实现某种 multivariate ARIMA 模型（即一个模型，其中您有多个可能相关的 dependent 变量）？或者您是在问如何高效地编码三种不同的 ARIMA 模型？
我希望将 3 有效地编码到一个 ARIMA 模型中。我想一次性获得所有国家/地区的预测值。
能否请您提供示例数据和您目前获得的代码；它不仅可以帮助我们了解您想要做什么，而且还可以为我们提供一些帮助。
请不要在 cmets 中发布代码/示例数据，因为这会使代码难以阅读并且 cmets 是瞬态的。取而代之的是edit您的原始问题，并在您的主要帖子中包含所有关键信息；然后删除您的最后一条评论。
完成。请立即查看

标签： r prediction arima forecast

【解决方案1】：

当您想以类似的方式计算多个事物时，您可以随时尝试lapply：


dt <- read.table(text ="Year         Premium     Silver     Budget
Jan2016      112354      36745      456563       
Feb2016      1233445     234322     4533345
Mar2016      13456544    346755     34564422", header = TRUE)

library(data.table)
dt <- data.table(dt)
res <- lapply(c("Premium", "Silver", "Budget"), function(x) {
  count <- dt[, get(x)]
  tickets <-
    ts(
      count,
      frequency = 12,
      start = c(2016, 1),
      end = c(2018, 6)
    )
  pi = auto.arima(tickets)
  forecast(pi, h = 12)
})

【讨论】：

这是最好的！！非常感谢:)