n行的ARIMA用法

我有一个

data.frame

，如下所示。这是原始的

DF

：

Min1 Min2 Min3 | Min4 Min5
1.05 1.01 0.99 |  x    x
1.01 0.99 1.05 |  x    x
0.99 1.05 1.01 |  x    x

Min4

和

Min5

这里是每个股票的预测值。我有大约100k行和数百列。每一行表示特定股票在某个时期（列）内的收益（在原始文件中，每一行都有自己的ID和其他参数的数量，这些参数在此处被删除，以便于执行分析）。我想为每只股票（例如每一行）建立一个ARIMA模型，并预测该特定股票的n个未来值（

x

Min4和

Min5

）

所以，我需要你的帮助，让一切都处于循环或类似的状态。目前，我使用的代码如下：

Y <- DF[1,]
arima1 <- arima(Y, order = c(1,0,1))
pred1 <- predict(arima1 , n.ahead=2)
pred2 <- as.data.frame(pred1$pred)

---

Y当
apply
wrap被转置时，它被强制到
matrix
类。从那里，您可以创建一个数据框，在需要时可以附加该数据框：

as.data.frame(t(apply(df, 1, function(Y) {
  arima1 <- arima(Y, order = c(1,0,1))
  predict(arima1 , n.ahead=2)$pred
  }
)))
#          V1       V2
# 1 1.0308173 1.015321
# 2 0.9789147 1.031609
# 3 1.0345989 1.015456

as.data.frame（t）应用（df，1，函数（Y）{
arima1您可以使用
apply
和
MARGIN=1
将新的预测值（对于第1、2、…、n行）写入DF而不相互覆盖吗？例如，apply将在新DF中创建nrow向量？如果示例数据集只有3列，并且最后2列显示供我们理解，
t（do.call（cbind，apply）（DF，1，FUN=function（Y））{arima1@akrun您很可能不需要
do.call（cbind（..
call@PierreLafortune是的，我也这么认为。
pred2
部分如果是
vector
应该会让事情变得更简单，但我一直在遵循OP的代码。谢谢。这对我帮助很大。