具有回归系数的滚动窗口预测

【问题标题】：Rolling Window Forecast with regression coefficients具有回归系数的滚动窗口预测
【发布时间】：2018-08-07 10:38:00
【问题描述】：

Rolling prediction in a data frame using dplyr and rollapply

解决方案很棒。但是，如何显示系数并计算回归的 RMSE？我知道可以在没有预测的情况下计算系数，但我希望两者都在同一个代码中。

提前致谢！

【问题讨论】：

到目前为止，您尝试过什么？
链接问题的方法。

标签： r lm rolling-computation

【解决方案1】：

使用在链接到问题的答案中重复显示的数据DF。我们已经将残差平方均值的平方根显示为 rmse，但如果您想要的是方差分析表中残差均方根的平方根，请改用 sqrt(anova(fm)["Residuals", "Mean Sq"])。

stats <- function(x) {
  fm <- lm(as.data.frame(x))
  c(pred = unname(tail(fitted(fm), 1)), coef(fm), rmse = sqrt(mean(resid(fm)^2)))
}
cbind(DF, rollapplyr(DF, 10, stats, by.column = FALSE, fill = NA))

【讨论】：