如何解决如何为预测模型创建日期向量?
在输入问题之前,我将向您展示我的数据集是什么样的以及我正在尝试做什么。 我还要提一下,数据集中有超过 2 只股票,我的维度是 360 个观察值和 13 个变量。 您在图像中看不到它,但我有一个名为percent_change_next_weeks_price 的变量。 还需要注意的是,日期变量从 2011-01-07 开始,到 2011-03-25 结束。该范围对数据集中的所有股票重复。日期变量包含 48 个观察值,其中 2011-01-07 到 2011-03-25 重复 4 次。
这是我的问题:
- 我想使用 lm() 函数来预测接下来两周的 percent_change_next_weeks_price。 我对如何可视化这一点进行了一些研究,并发现了这个页面: https://rstudio-pubs-static.s3.amazonaws.com/205135_be6dcf2fa6f14933bd5a83ab7c3965ff.html
此人通过编写这些代码创建了周向量:
# Create the weeks vector since got 35 weeks
weeks <- 1:nrow(prices)
#fit a linear model to predict
price_lm <- lm(prices$Adj.Close ~ weeks)
我认为它适用于该人选择的数据集,因为用于示例的数据集不包含重复日期,而在我的情况下。
我想通过选择 1:12 行(从 2011-01-07 到 2011-03-25)来解决这个问题,但它没有用。 我正在尝试复制此人用于其模型的下一行代码:
#plot original graph
plot(prices$Adj.Close,type="l",col="blue",lwd=2,ylab="Closing Prices",main="Price",xlab = "Weeks")
future_weeks <- data.frame(weeks = 36:37)
price_pred <- predict(price_lm,future_weeks)
然后绘制结果:
plot(prices$Adj.Close ~ weeks,xlab = "Weeks",xlim = c(1,40))
points(36:37,price_pred,col = "green")
谁能给我一个建议,告诉我如何用我自己的数据集复制它?我在创建周向量时遇到了困难,我最好希望它以月为单位,而不是像那个人的例子那样以周为单位。
我愿意使用 ggplot,但我只是不知道如何使用。
我是初学者,所以我为我的糟糕解释提前道歉。
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