使用日期預測日期

我想創建一個可用於預測未來日期的簡單模型。我想要使用的是日期列表並使用它來最好地預測未來日期。以下是我迄今所做的：使用日期預測日期

sales_modified = data.frame(City=sales$City, SOCreatedOn=sales$SOCreatedOn) 
sales_modified = sales_modified[order(sales_modified$City,sales_modified$SOCreatedOn),] 
sales_modified = unique(sales_modified) 
sales_modified$rowNum = 1:length(sales_modified$City) 
ggplot(data = sales_modified[1:119,], aes(x=rowNum, y=SOCreatedOn)) + geom_point(aes(color=City)) + 
    theme(axis.text.x = element_text(angle = 90, hjust = 1)) + facet_wrap(~City)+ geom_smooth(method="lm") 

date1 = lm(SOCreatedOn ~ rowNum, data = sales_modified[1:119,])

進行格式化的日期，並保持在名爲sales_modified一個數據幀創建兩列，一個城市和一個日期。我創建rowNum專欄的原因是以某種方式巧妙地繪製它，並創建模型。我嘗試使用lm()來找出線性模型。如何在未提供任何其他數據的情況下查找未來的日期？

編輯：實驗與ARIMA模型，但它導致只是選擇日期之後彼此（4月27日，4月28日，4月29日），當我知道這不會是這種情況。

timeseries = ts(sales_modified$SOCreatedOn[1:119]) 
plot.ts(timeseries) 

auto.arima(timeseries) 
timeseriesarima = arima(timeseries, order = c(2,1,0)) 
timeseriesforecast = forecast.Arima(timeseriesarima, h = 5) 
as.Date(timeseriesforecast$mean[1:5])

來源

2017-06-12 SAPUI5GUY

時間序列數據違反了相鄰數據點彼此獨立的假設，簡單的線性迴歸不能正確解釋這一點。考慮一個ARIMA模型（？arima）

來源

2017-06-12 16:51:51 Rob

如果日期本身是我想要建模的變量，我該如何使用它？ – SAPUI5GUY

儘管我分享@ Rob關注時間序列違反獨立性的擔心，但很可能只有您可以最好地評估這一點（無論一個數據點是否爲您提供關於下一個的信息）。這就是說，如果你對其適合性感到滿意，那麼預測來自lm模型的新響應是相當容易的。退房?predict.lm，並嘗試像

newdate <- predict(date1, newdata=data.frame(rowNum=120:140))

如果你發現它更適合使用ARIMA模型@Rob建議，請?predict.Arima。用法類似於predict(yourARIMAmodel)。

來源

2017-06-12 18:04:59

好吧我想我想使用ARIMA模型，但從我的理解中我需要創建一個具有依賴日期的數據的向量。在我的情況下，當我嘗試創建一個時間序列時，我會用什麼？ – SAPUI5GUY

其實我想我知道了，你能檢查我的編輯，並讓我知道我是否正確？ – SAPUI5GUY

不知道你的數據集是如何工作的，我並不確定。代碼看起來可能是正確的，但如果它給出的結果沒有意義，那麼可能有些問題仍然存在。也許遷移到交叉驗證？ –

使用日期預測日期

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