问题描述
当我想包括因变量和自变量的滞后时，如何执行动态回归。
以下面的数据为例；
a <- 1:10
b <- 5:15
a <- ts(a)
b <- ts(b)
dynlm(a ~ L(a,1:3) + L(b,1:2))
我想要获得的是模型的线性回归，其中 a 取决于其自身的 3 个滞后和 b 的 2 个滞后。但是，我得到了 NA 值
我想我没有正确理解 dynlm 的工作原理。任何人都可以让我了解发生了什么问题？
解决方法
对于问题中显示的数据，截距和第一个滞后给出了完美的预测，因此不需要其他滞后。请注意，resid(dynlm(...)) 全为零。