我和我的同事有两个数据集，每个数据集每天有 1 个观察值，但是天数 在每个数据集中不连续，并且在两个数据集之间不一致。
我们将每个转换为一个动物园对象并合并，从时间索引中删除那些日子 在第二个数据集中有观察结果，但在第一个和相反的情况下没有， 用之前的观察结果填充第二个缺失的观察结果(使用 locf)
然后当我们运行回归时，我们没有得到每个自变量的预期系数。 因为我们是 zoo 的新手(我还是 R 的新手)，所以我们在这里找到了关于 SO 的相关主题: Error when doing linear regression using zoo objects ... Error in `$<-.zoo`(`*tmp*` 在这里:regressions with xts in R ， 但 似乎没有什么是相同的，尽管我们尝试了在每个建议中提出的各种建议，包括使用 dyn 包。
当我们运行 summary(regression_model) 时，我们继续得到无法识别的结果。我们的主要问题是如何使用典型的汇总统计数据进行回归。第二个问题是回归中的每个自变量是否必须表示为滞后(k=0)，正如 dyn 文档所建议的那样。
从更大的两组数据中提取的示例如下:
按日期排列的股票 XYZ 价格数据
Date <- c("1/2/13", "1/3/13", "1/4/13", "1/7/13", "1/8/13", "1/9/13", "1/10/13", "1/11/13", "1/14/13", "1/15/13")
XYZ <- c(65.73, 66.85, 66.92, 66.60, 66.07, 65.90, 66.06, 66.11, 65.12, 65.06)
Nx数据按日期排列，但日期与股价数据略有不同
N.Date <- c("1/2/13", "1/3/13", "1/4/13", "1/6/13", "1/7/13", "1/8/13", "1/10/13", "1/11/13", "1/12/13", "1/14/13")
ACR <- c(50.2, NA, 35.2, 67.9, NA, NA, 42.5, 45.1, 34.0, 61.9)
BCR <- c(14.3, NA, 16.5, 22.1, NA, NA, 18.4, 24.2, 19.8, 15.4)
CCR <- c(00.0, NA, 33.6, 41.2, NA, NA, 25.6, 00.0, 11.3, 32.0)
创建数据帧
stock <- data.frame (Date, XYZ)
Nx <- data.frame (N.Date, ACR, BCR, CCR)
从 data.frames 创建动物园对象
z.stock <- zoo(stock, as.Date(stock[, 1], format = "%m/%d/%y"))
z.Nx <- zoo(Nx, as.Date(Nx[, 1], format = "%m/%d/%y"))
合并动物园对象，从 Nx 动物园对象中消除任何缺失的数据
z.merge <- merge(z.stock, z.Nx, all = c(TRUE, FALSE))
用最后的观察结转替换缺失的数据
nmd <- na.locf(z.merge, maxgap = Inf)
运行回归
mdl <- dyn$lm(nmd$XYZ ~ lag(nmd$XYZ, -1) + lag(nmd$ACR, 0) + lag(nmd$BCR, 0) +lag(nmd$CCR, 0)))
summary(mdl)
最佳答案
问题中的代码将日期同时放在数据和索引中，而不仅仅是放在索引中。
试试这个:
fmt <- "%m/%d/%y"
z.stock <- zoo(cbind(XYZ), as.Date(Date, fmt))
z.Nx <- zoo(cbind(ACR, BCR, CCR), as.Date(N.Date, fmt))
z.merge <- merge(z.stock, z.Nx, all = c(TRUE, FALSE))
nmd <- na.locf(z.merge)
dyn$lm(XYZ ~ lag(XYZ, -1) + ACR + BCR + CCR, nmd)
关于r - 为什么使用 Zoo 对象进行回归会产生无法识别的结果，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/22533395/