R의 ARIMA 및 xreg로 예측

Question

R에서 첫 번째 예측 구현에 문제가 있습니다. 달성하고 싶은 것은 2 개의 외생 변수 X1 및 X2를 사용하여 변수 Y를 예측하는 것입니다. 3 개의 데이터 세트는 각각 12 개의 행이있는 단일 열로 표시됩니다.

DataSample <- data.frame(Y=Y[,1],Month=rep(1:12,1), 
        X1=X1[,1],X2=X2[,1]) 

predictor_matrix <- cbind(Month=model.matrix(~as.factor(DataSample$Month)), 
          X1=DataSample$X1, 
          X2=DataSample$X2) 
# Remove intercept 
predictor_matrix <- predictor_matrix[,-1] 

# Rename columns 
colnames(predictor_matrix) <- c("January","February","March","April","May","June","July","August","September","October","November","X1","X2") 

# Variable to be modeled 
var <- ts(DataSample$Y, frequency=12) 

#Find ARIMA 
modArima <- auto.arima(var, xreg = predictor_matrix) 

나는 다음과 같은 오류 얻을이 라인에서 :

Error in optim(init[mask], armaCSS, method = optim.method, hessian = FALSE, : non-finite value supplied by optim

내 predictor_matrix이 올바른 형식이 아니라 내가 할 수 있다는 가정을 다른 Stackpost에서

나는 유사한 접근 방식을 따라 오류를 찾지 못했습니다.

도움이 되시길 바랍니다.

Answer 1

"데이터 세트는 12 행"으로 표시했습니다. 예측 매트릭스에는 13 개의 열 (11 개월의 더미 변수?)과 2 개의 다른 변수가 있습니다. 따라서 열 간의 선형 의존성이 반드시 필요하므로 최적화 절차가 실패합니다.

예측 변수 수 및/또는 예측 변수 세트를 지원하려면 더 많은 데이터가 필요합니다.