R中结合GAM的时间序列

Question

我正试着填写这个方程，如下图R所示。

​

这是一个使用GAM与时间序列相结合的方程。我知道如何写出GAM部分，但我不知道如何处理y_{t-1}部分等等。看起来解决方案应该很容易，但我无法解决。你们谁能帮我吗？

方程来自于本文: Chen，Bei，等。“城市流动性的不确定性:预测共享自行车和停车场的等待时间。”智能运输系统-(ITSC)，2013年第16届IEEE国际会议。IEEE，2013年。

Answer 1

如果我正确理解，您需要响应的滞后-1和滞后-2值。

你可以把这些

(假设mydata是您的数据框架，y是响应变量

mydata <- data.frame(y = 1:10)

。)

mydata <- transform(mydata,
                    lag1 = c(NA, head(y, -1)),
                    lag2 = c(NA, NA, head(y, -2)))

它产生：

> head(mydata)
  y lag1 lag2
1 1   NA   NA
2 2    1   NA
3 3    2    1
4 4    3    2
5 5    4    3
6 6    5    4

如果您不使用lag()类，则基本的R "ts"函数不直观地工作，因此在上面手工操作。

如果使用tidyverse，那么dplyr的lag()函数(它掩盖了同名的基函数！)更有用：

mydata2 <- transform(mydata,
                     lag1 = dplyr::lag(y, 1),
                     lag2 = dplyr::lag(y, 2))

生产

> head(mydata2)
  y lag1 lag2
1 1   NA   NA
2 2    1   NA
3 3    2    1
4 4    3    2
5 5    4    3
6 6    5    4

虽然在这种情况下，使用mutate()代替transform()是最自然的。

然后你gam()就会

gam(y ~ .... + s(lag1) + s(lag2), data = mydata, ....)

使用gam()自动删除前两行数据，其中lag2是NA。