वर्तमान में मैं एक समय श्रृंखला डेटा (मासिक डेटा) का पूर्वानुमान करने के लिए एक परियोजना पर काम कर रहा हूं। मैं पूर्वानुमान लगाने के लिए R का उपयोग कर रहा हूं। मेरे पास 1 आश्रित चर (y) और 3 स्वतंत्र चर (X1, x2, x3) हैं। Y चर में 73 अवलोकन हैं, और इसी तरह अन्य 3 चर (alos 73) हैं। जनवरी 2009 से जनवरी 2015 तक। मैंने सहसंबंधों और पी-मूल्य की जांच की है, और इसे एक मॉडल में रखना महत्वपूर्ण है। मेरा सवाल है: मैं सभी स्वतंत्र चर का उपयोग करके एक अच्छी भविष्यवाणी कैसे कर सकता हूं? मेरे पास इन चरों के लिए भविष्य के मूल्य नहीं हैं। मान लीजिए कि मैं भविष्यवाणी करना चाहता हूं कि 2 साल (2017 में) में मेरा y चर क्या होगा। मैं यह कैसे कर सकता हूँ?
मैंने निम्नलिखित कोड आज़माया:
model = arima(y, order(0,2,0), xreg = externaldata)
क्या मैं इस कोड के साथ 2 साल से अधिक y मूल्य की भविष्यवाणी कर सकता हूं?
मैंने एक प्रतिगमन कोड भी आज़माया:
reg = lm(y ~ x1 + x2 + x3)
लेकिन मैं इस कोड में समय कैसे लगाऊं? मैं कैसे अनुमान लगा सकता हूं कि मेरा y मान 2 वर्षों में क्या होगा? मैं आँकड़ों और पूर्वानुमानों के लिए नया हूँ। मैंने लैग वैल्यू में कुछ रीडिंग और कैम किया है, लेकिन मैं पूर्वानुमान करने के लिए मॉडल में लैग वैल्यू का उपयोग कैसे कर सकता हूं?
वास्तव में मेरा समग्र सवाल यह है कि मैं भविष्य के मूल्य के साथ बाहरी चर के साथ एक समय श्रृंखला डेटा का पूर्वानुमान कैसे लगा सकता हूं?