线性回归系数随时间的演变

Posted 2023-03-12

【中文标题】线性回归系数随时间的演变

【英文标题】：Evolution of linear regression coefficients over time

【发布时间】：2011-08-25 02:58:41

【问题描述】：

我想观察。更准确地说，让我们有一个 2 年的时间框架，其中线性回归将始终使用范围为 1 年的数据集。在第一次回归之后，我们再移动一周（即我们增加了一个新的一周，但也从一开始减去了一周），只要我们到达最后的日期，就再次进行回归：总共会有 52 次回归。

我的问题是数据集中有一些假期，我们不能像人们容易建议的那样简单地添加 7 天。我想要一些包装函数，可以对来自不同包的许多其他函数执行上述操作，例如来自forecast 包的forecast.lm() 或任何可以想到的函数：在每种情况下，目标都是找到线性回归参数逐周演变。

【问题讨论】：

Alex，你的“问题”中有很多事情正在发生，但没有问题。你想要帮助的一件事是什么？如果是日期问题，您在寻找关于假期的哪种类型的解决方案？如果您正在寻求“包装器”功能的帮助，请定义您尝试过的内容以及您的问题所在。按照目前的情况，这个问题应该以它不是一个问题为由关闭。

您想在 window() 中进行本地化回归吗？ stat.ethz.ch/R-manual/R-patched/library/stats/html/window.html ......

我知道这是一个非常广泛的话题，所以简而言之。第一：数据集包括假期，我需要处理它。第二：我想得到 lin 的系数。每周一回归（并保留一年的数据库长度——正如我之前所说——增加一周，但删除一周）。这就像将整个时期切成几周，创建 52 个时间向量（长度为一年）并为每个时间向量进行回归。

【参考方案1】：

我认为，如果您以清晰的方式编辑/细分您的问题，您可能会得到更多答案。 （1）我如何找到假期（不清楚您对假期的定义是什么）？ (2) 我如何相应地对数据集进行切片？ (3) 如何在每个块中运行线性回归？

(1) 查找假期：在这里帮不上忙，因为我不知道它们是如何在您的数据集中定义/编码的。 library(sos); findFn("holiday") 找到一些选项

(2) 根据节假日/周末间隔对数据集进行分区。下面的示例假设节假日编码为 1，非节假日编码为零。

(3) 对每个块运行线性回归并提取系数。

d <- data.frame(holiday=c(0,0,0,1,1,0,0,0,0,1,0,0,0,0),
     x=runif(14),y=runif(14))
per <- cumsum(c(1,diff(d$holiday)==-1))  ## maybe use rle() instead
dd <- with(d,split(subset(d,!holiday),per[!holiday]))
t(sapply(lapply(dd,lm,formula=y~x),coef))