R tslm模型-如何使用新数据图包含多个变量（100）

我必须在tslm模型的newdata参数中包含150多个变量

请给我建议一个做这件事的方法

我试过这个。但我认为这不是一个实际的过程。有人能给我一个简单的小方法吗

//将数据帧中的151个变量转换为时间序列

x <- 1:151
for(i in seq_along(x)){
y<-ts(data[,i])
  assign(paste('X',i,sep=''),y)
}

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x关于你的问题，我有点困惑。是包含150个不同的协变量作为回归变量，还是150个值作为行。如果它们是150个不同的协变量，并且每个协变量都是一个时间序列，那么使用时间序列来构建模型，正如您所提到的

    fit<-tslm(X1~trend+X2+X3+ ........ + X151)

fitTry
tslm（X1~，data=yourdata）
用于第一部分。有多种方法可以创建具有（多）列的data.frame。X1是ts（时间序列）对象。我们不能在这里直接应用tslm（X1~，data=yourdata）。。。当我们使用lm（）时，有许多这样的方法可用。。同样的规则不适用于tslm（）
    fcast<-forecast(fit,newdata=data.frame(X2=X2_f,X3=X3_f, .................................. till 150 variables)) 

    fit<-tslm(X1~trend+X2)

fcast<-forecast(fit,newdata=data.frame(X2=X2_f)