尝试使用外生变量进行预测时出现 ARIMA 错误 - ！无法回收`mu`（大小84）来匹配`sigma`（大小24）

Question

我正在尝试使用 ARIMA 来预测鱼类销售的每月价格（以欧元每公斤为单位），并使用外生变量即当月捕获的鱼的总重量。我可以构建模型，但当我尝试使用该模型进行预测时出现错误。 我总共有 108 个数据点，并将它们分为训练集和测试集。训练集有 84 个数据点，测试集有 24 个数据点。 错误是：

Error in `mutate()`:
ℹ In argument: `arima = (function (object, ...) ...`.
Caused by error in `new_dist()`:
! Can't recycle `mu` (size 84) to match `sigma` (size 24).

我有一个 df，df_fish，其中包含 2014 年 1 月至 2022 年 12 月期间每公斤鱼的每月平均价格，以及每个月捕获的总重量。我将其分为 df_train（2014 年 1 月至 12 月） 2020 年，84 个值）和 df_test（2021 年 1 月至 2022 年 12 月，24 个值）。我用以下方法构建模型：

arima_fish <- df_train %>%
  model(arima = ARIMA(EurosPerLiveKg  ~ df_train$EstTonne))

报告（arima_fish）给出：

Series: EurosPerLiveKg 
Model: LM w/ ARIMA(0,0,0)(0,0,2)[12] errors 

Coefficients:
        sma1    sma2  xreg_train_wt  intercept
        0.1424  0.2308         -3e-04     0.9696
s.e.  0.1408  0.1646          5e-04     0.0435

sigma^2 estimated as 0.06625:  log likelihood=-3.88
AIC=17.76   AICc=18.53   BIC=29.91

当我尝试跑步时：

arima_fish %>%
  forecast(h=24, xreg=df_test$EstTonne)

我收到上面给出的错误。

有人知道我做错了什么吗？或者我应该怎么做？ 谢谢

Answer 1

您似乎混淆了 fable 包和预测包中

forecast()

和动态回归建模的使用。有关使用 fable 包的示例，请参阅 https://otexts.com/fpp3/forecasting.html。您对

forecast()

的调用应使用

new_data

参数，而不是

xreg

。