问题描述
我约会的时间超过708天。该行中有6个产品列，其中包含销售编号。
还有13个变量。其中大多数是天气日期，例如星期日或温度，其他则是二进制日期（无event = {0，event = 1）。
目标是预测产品的销售数量。
图片中的数据是通用的。
我想做的是滚动窗口。
这样我就可以用77天的时间来预测下周（以1:77的速度预测第78至84天），然后以此类推（以8:84的速度预测85:93）。
而且我还想将合并的预测（78：708）与实际日期进行比较。
我找不到在Rwich工作中应用Rolling ln函数的方法。
我的python技能非常基础，但也欢迎使用python解决方案。
型号：
model_A 前100个数据点：
data <- structure(list(weekday = c(7,1,2,3,4,5,6,7,1),Produkt_A = c(204,187,189,203,217,211,222,194,219,240,161,202,193,236,164,204,170,190,213,235,199,195,182,184,209,188,176,192,201,256,216,198,169,173,186,166,200,206,153,171,208,179,177,149,223,154,172,215,207,141,167,181,168,197,191,210,196,214,127,233,227,134),Prdukt_B = c(213,237,228,247,246,230,229,205,232,174,212,241,286,255,288,226,258,238,270,224,244,218,275,250,243,253,264,221,185,267,261,242,254,269,308,278,234,259,225,257,220,159),Produkt_C = c(18,27,37,21,20,35,15,23,22,19,14,28,34,33,40,42,44,38,31,32,30,24,29,26,36,39,51,41,48,60,49,16,24),Produkt_D = c(17,9,25,8,17,18,11,10,13,12,9),Produkt_E = c(24,46,11),Produkt_F = c(35,45,68,80,53,43,52,55,47,57,54,71,59,64,88,65,69,72,73,62,85,101,100,54),day_number = c(1,50,56,58,61,63,66,67,70,74,75,76,77,78,79,81,82,83,84,86,87,89,90,91,92,93,94,95,96,97,98,99,100),Variable_1 = c(20.2525,11.7558333333333,10.5270833333333,13.0058333333333,16.815,17.56,13.7058333333333,15.96625,10.5575,10.295,13.15125,13.15,16.3366666666667,18.3704166666667,16.15875,14.8670833333333,16.77875,16.2008333333333,17.5420833333333,18.44125,18.3858333333333,17.1179166666667,15.32375,16.7,16.3304166666667,15.5291666666667,14.015,13.5420833333333,11.9104166666667,9.43166666666667,10.9129166666667,11.8391666666667,12.66875,11.4791666666667,8.28375,5.5125,7.62375,6.32958333333333,8.79041666666667,10.0675,10.2854166666667,9.14708333333333,10.8925,10.9716666666667,12.175,12.3229166666667,11.63,11.9608333333333,11.3966666666667,13.1179166666667,10.9333333333333,11.9541666666667,9.16208333333333,7.23791666666667,5.10625,4.1225,1.80666666666667,0.783333333333333,2.23958333333333,3.39208333333333,4.68625,5.58291666666667,7.42,6.32166666666667,5.3175,4.87583333333333,5.68708333333333,7.99666666666667,7.2825,7.60416666666667,10.75625,13.2133333333333,9.9975,9.67416666666667,10.5054166666667,11.0079166666667,7.30416666666667,8.43,5.37666666666667,3.07583333333333,1.40791666666667,0.157916666666667,-0.474166666666667,-0.190833333333333,3.74333333333333,4.21875,2.1925,4.93083333333333,6.36416666666667,9.21291666666667,11.2970833333333,11.095,7.30041666666667,1.94958333333333,1.66875,3.9075,3.83333333333333,1.32208333333333,3.6825,5.095),Variable_2 = c(27.08,15.85,16.71,20.69,23.88,23.4,20.01,23.33,14.19,15.34,17.88,20.29,23.75,25.15,19.86,20.59,22.79,24.04,23.57,25.6,24.86,23.67,22.81,23.11,21.98,23.14,19.35,18.98,18.11,16.25,17.26,16.42,18.41,15.73,11.22,6.93,14.21,10.35,16.43,14.73,14.3,17.19,17.52,18.35,16.66,16.79,17.14,18.36,20.95,15.54,15.1,10.5,9.28,5.6,6.33,7.84,7.94,10.86,10.08,12.01,10.34,6.98,6.39,10.29,13.49,9.03,10.56,13.51,15.42,11.35,13.67,12.94,13.46,9.06,10.79,5.16,5.71,3.58,2.21,2.51,7.77,7.73,7.19,7.99,9.9,12.04,12.67,13.21,12.13,5.1,5.73,8.7,6.81,3.79,5.94,6.84),Variable_3 = c(16.3108333333333,8.77083333333333,5.61916666666667,10.2091666666667,15.34625,15.6825,10.9925,13.9241666666667,6.25583333333333,6.505,11.4929166666667,11.6275,14.0754166666667,16.5591666666667,14.9191666666667,14.0804166666667,15.9579166666667,15.5595833333333,16.3566666666667,16.6279166666667,14.2116666666667,11.51625,14.625,14.7758333333333,14.3008333333333,13.3770833333333,12.6420833333333,9.81083333333333,6.84875,7.50125,8.26791666666667,11.1266666666667,9.33958333333333,5.27416666666667,0.43625,4.05916666666667,0.0675,4.48416666666667,7.59791666666667,7.93416666666667,7.35416666666667,8.72625,7.64791666666667,9.56041666666667,9.62041666666667,9.22375,7.78833333333333,9.89583333333333,8.34083333333333,9.55833333333333,5.55958333333333,2.96541666666667,0.897916666666667,-0.807916666666667,-1.76875,-3.45458333333333,-2.23583333333333,-0.18875,0.573333333333333,0.973333333333333,4.225,2.7525,1.99083333333333,1.50666666666667,1.10333333333333,2.66291666666667,4.52166666666667,4.9075,8.1975,5.69625,5.81625,8.01458333333333,6.28416666666667,-0.420833333333333,-0.555416666666667,-0.485416666666667,-0.599583333333333,-2.83291666666667,-4.32,-4.20708333333333,-5.2775,-1.79333333333333,0.420416666666667,-3.52,0.6125,1.63625,2.69125,5.0475,6.22791666666667,2.54708333333333,-0.890833333333333,-2.08666666666667,-0.840416666666667,-0.16,-2.14041666666667,-0.218333333333333,2.30125),Variable_4 = c(22.49,10.19,19.43,23.17,21.56,15.64,10.96,16.38,19.85,23.08,24.11,20.14,22.88,21.46,21.14,23.35,23.62,21.86,18.47,21.73,21.8,20.06,19.04,18.4,16.13,14.39,12.82,12.23,15.88,12.21,3.21,3.2,13.8,13.07,11.59,13.75,16.78,15.84,17.63,14.68,12.68,14.96,14.67,15.55,21.4,12.78,11.87,9.75,8.01,5.49,2.09,1.15,3.77,4.97,7.88,5.81,9.09,3.42,3.71,8.46,8.17,8.58,9.64,10.1,7.22,9.16,11.14,10.32,0.76,1.58,0.99,0.75,0.38,-2.42,-2.44,-3.35,3.05,2.56,0.86,4.86,4.04,6.82,6.83,8.78,5.55,1.45,2.79,5.07,2.44,0.54,3.49,3.75),Variable_5 = c(16.3108333333333,Variable_6 = c(6.92875,2.515,4.37041666666667,2.26166666666667,1.79333333333333,2.47333333333333,2.83083333333333,2.94,4.53416666666667,3.08375,1.74958333333333,1.7175,3.23583333333333,2.25541666666667,2.3375,1.4575,2.0375,4.51791666666667,3.0675,3.39875,3.21083333333333,3.99458333333333,4.24166666666667,2.38,2.07041666666667,1.70458333333333,1.11125,1.29166666666667,1.98625,1.4075,2.85625,3.79541666666667,1.93,1.77916666666667,2.61833333333333,4.50291666666667,2.97583333333333,5.98458333333333,3.7675,2.06583333333333,1.99541666666667,1.03916666666667,2.26,3.59125,2.59458333333333,1.97583333333333,1.91791666666667,3.00791666666667,3.80833333333333,3.87333333333333,3.2175,2.4125,3.37416666666667,3.95291666666667,3.09291666666667,3.68875,1.51541666666667,2.40791666666667,2.78041666666667,1.59541666666667,2.82,3.93708333333333,2.46708333333333,2.76541666666667,2.35208333333333,2.27291666666667,3.62875,4.41291666666667,1.90916666666667,1.5575,5.05625,6.83375,5.00166666666667,3.66416666666667,2.64333333333333,5.42791666666667,8.6,11.1095833333333,5.98791666666667,2.21708333333333,2.44041666666667,2.63541666666667,1.52666666666667,3.31083333333333,5.35375,2.77666666666667,4.72875,3.55583333333333,4.14875,7.35666666666667,7.70666666666667,6.15333333333333,5.0575,0.9975,1.85041666666667,3.17291666666667,1.88833333333333,1.55583333333333,2.57375,1.48041666666667),Variable_7 = c(61.75,63.6666666666667,53.6666666666667,55.25,60.625,58.375,64.4166666666667,68.0833333333333,70.125,61.0833333333333,72.3333333333333,74.625,67.2916666666667,56.5833333333333,73.2916666666667,76.9166666666667,74.0833333333333,70.4583333333333,64.875,62.75,65.7916666666667,62.125,57.125,59.5,65.125,70.7916666666667,79.7083333333333,65.375,65.0833333333333,68.7083333333333,80.9166666666667,73.1666666666667,75.5416666666667,65.9166666666667,66.7916666666667,75.0416666666667,76.4166666666667,80.1666666666667,81.5416666666667,76.375,70.75,69.25,75.7916666666667,75.75,72.375,72.4166666666667,86.0416666666667,73.5,75.3333333333333,78.1666666666667,72.875,67.7916666666667,76.2916666666667,70.2083333333333,66.2916666666667,71.125,78.4166666666667,79.4166666666667,83.0833333333333,82.4166666666667,70.6666666666667,55.7083333333333,78.7916666666667,73.5833333333333,71.9166666666667,81.0416666666667,81.7083333333333,73.125,71.6666666666667,79.3333333333333,80.5,73.9166666666667,77.5416666666667,87.75,83.375,74.9583333333333,73.375,70.2916666666667,73.0416666666667,80.4583333333333,84.2083333333333,86.5416666666667,75.125,60.4583333333333,56.5,80.6666666666667,77.625,81.4166666666667),Variable_8 = c(0,0),Variable_9 = c(4.55,5.98333333333333,11.4166666666667,11.3166666666667,11.3333333333333,11.1333333333333,9.96666666666667,8.58333333333333,1.1,9.73333333333333,10.3333333333333,6.5,3.31666666666667,7.05,10.05,9.95,6.43333333333333,10.7333333333333,11.1,11.0333333333333,10.75,9.13333333333333,9.98333333333333,8.48333333333333,6.56666666666667,8.51666666666667,7.63333333333333,10.5166666666667,5.81666666666667,5.05,6.48333333333333,5.23333333333333,1.18333333333333,2.25,3.56666666666667,0.3,5.75,5.73333333333333,5.45,7.41666666666667,5.71666666666667,5.31666666666667,2.93333333333333,6.8,5.48333333333333,0.516666666666667,8.73333333333333,9.35,1.76666666666667,9.01666666666667,6.58333333333333,9.11666666666667,2.18333333333333,4.36666666666667,2.56666666666667,0.216666666666667,0.766666666666667,1.66666666666667,4.11666666666667,0.483333333333333,1.35,0.45,2.53333333333333,2.01666666666667,4.4,1.4,2.96666666666667,4.18333333333333,8.56666666666667,7.7,1.8,0.05,8.45,0.883333333333333,0.383333333333333,1.83333333333333,4.9,8.36666666666667,5.78333333333333,5.4,0.166666666666667,0.4),Variable_10 = c(1.7,1.3,0.225,0.15,2.975,1.5,0.925,0.425,0.675,0.125,0.4,0.475,0.375,1.175,0.85,0.7,1.55,0.1,0.35,0.175,1.675,0.075,3.325,0.8,Variable_11 = c(0,Variable_12 = c(0,Variable_13 = c(0,0)),row.names = c(NA,100L),class = "data.frame")
解决方法
我认为这是期望的输出
formula <- as.formula(paste0("Produkt_A ~ weekday + ",paste0("Variable_",1:13,collapse="+")) )
lapply(77:(nrow(data)-7),function(x){
cof <- coef(fit<-lm(formula,data=data[1:77 + (x-77),]))
if(any(is.na(cof))) fit <- lm(paste0("Produkt_",l," ~ ",paste0(names(cof)[!is.na(cof)][-1],collapse="+")),])
predict(fit,data[1:7+x,])
})
输出
[[1]]
78 79 80 81 82 83 84
175.6231 187.2455 172.6803 198.4860 196.4347 182.1002 176.8268
[[2]]
79 80 81 82 83 84 85
190.0454 177.9412 198.1522 195.6015 179.8084 172.5813 162.7283
[[3]]
80 81 82 83 84 85 86
180.2934 199.5343 197.2900 179.7369 173.6123 164.2395 197.3890
如果您要分一周进行操作，请将77:(nrow(data)-7)更改为seq(77,nrow(data)-7,7)
输出
[[1]]
78 79 80 81 82 83 84
175.6231 187.2455 172.6803 198.4860 196.4347 182.1002 176.8268
[[2]]
85 86 87 88 89 90 91
165.3612 202.1819 202.9133 192.1088 196.2086 190.3211 192.5323
[[3]]
92 93 94 95 96 97 98
190.0432 234.1672 240.5036 221.9270 199.6451 206.9269 225.3737
我还认为，如果要对所有产品apply使用相同的代码，则以下代码将给出一个命名列表，其中每个元素都包含该产品的预测：
sapply(LETTERS[1:6],function(l){
formula <- as.formula(paste0("Produkt_"," ~ weekday + ",collapse="+")) )
unlist(lapply(seq(77,7),])
}),use.names=F)
}) -> l
as.data.frame(l) -> l
names(l) <- paste0("Produkt_",LETTERS[1:6][-2])
输出
Produkt_A Produkt_B Produkt_C Produkt_D Produkt_E Produkt_F
1 183.1617 255.8523 34.78719 9.040423 19.85345 72.48134
2 179.0516 236.6205 33.66128 14.456406 15.23111 52.14860
3 169.4564 233.5267 36.56796 11.893548 18.04682 47.84604
4 195.5562 237.8086 39.53323 12.611249 18.62263 57.85943
5 195.7860 244.9322 42.66896 10.579288 20.81832 64.33085
6 185.1508 244.6651 44.30452 11.109312 21.15966 66.57021
7 180.0834 238.5539 42.82646 9.011723 23.64313 68.25384
8 172.3084 236.5883 33.38472 6.052889 23.20801 60.28078
9 199.3014 251.1623 35.95758 17.642626 15.75082 49.16527
10 199.2620 244.1736 36.81896 20.277373 15.65039 57.63127
11 185.4162 232.4378 33.42248 9.914847 14.76501 58.14915
12 198.1636 250.0573 38.33021 17.008143 17.60963 53.38972
13 192.1136 217.5651 30.07103 13.590327 18.93781 57.78008
14 196.7885 222.4964 31.21988 16.192406 23.95876 55.00223
15 195.3891 229.2507 31.85575 17.436000 29.62023 51.42169
16 231.2512 236.6823 29.52290 22.564247 21.73221 49.89134
17 238.8464 254.4130 31.74025 23.147904 27.33184 53.82207
18 220.2332 240.9582 32.17718 22.994808 24.63406 56.82193
19 200.0848 230.6290 33.54214 21.710842 20.59998 54.37489
20 209.8458 245.5775 38.18210 22.251512 22.91061 55.50162
21 229.8341 259.3681 37.87675 20.772142 29.79006 65.34059
设置时间 控制面板
错误1：Request method ‘DELETE‘ not supported 错误还原：...