Saya bekerja dengan rata-rata bulanan. Saya memiliki data selama 24 tahun. (Jadi 12 * 24 = 288 baris). Saya mencoba membuat model regresi linier menggunakan fungsi TSLM (Viz. Kode).

library(tidyverse)
library("tseries")
library(forecast)

data <- read_csv("data.csv")

data$START_TIME <- as.Date(data$START_TIME)

data_TS <- ts(data$VALUE, frequency = 12)

fit <- tslm(data_TS ~ trend + season)

summary(fit)

Saat ini outputnya adalah:

Residuals:
     Min       1Q   Median       3Q      Max 
-19.9684  -4.6493  -0.0578   3.9262  23.3977 

Coefficients:
              Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)    
(Intercept)  70.803362   1.628675  43.473  < 2e-16 ***
trend        -0.009475   0.005170  -1.833  0.06794 .  
season2      11.006465   2.066983   5.325 2.13e-07 ***
season3      11.540922   2.067002   5.583 5.76e-08 ***
season4      13.159978   2.067034   6.367 8.31e-10 ***
season5      12.753431   2.067080   6.170 2.50e-09 ***
season6      11.666369   2.067138   5.644 4.22e-08 ***
season7      -6.322834   2.067209  -3.059  0.00245 ** 
season8     -24.284647   2.067293 -11.747  < 2e-16 ***
season9     -34.434003   2.067390 -16.656  < 2e-16 ***
season10    -35.778105   2.114752 -16.918  < 2e-16 ***
season11    -27.213367   2.089425 -13.024  < 2e-16 ***
season12    -14.267532   2.140674  -6.665 1.49e-10 ***
---
Signif. codes:  0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1

Residual standard error: 7.16 on 269 degrees of freedom
  (4 observations deleted due to missingness)
Multiple R-squared:  0.8778,    Adjusted R-squared:  0.8723 
F-statistic:   161 on 12 and 269 DF,  p-value: < 2.2e-16

Saya ingin membuat persamaan dari output, tetapi saya kehilangan koefisien untuk musim 1.

Adakah yang bisa menjelaskan kepada saya bagaimana menafsirkan nilai-nilai dalam ringkasan dan cara membuat persamaan model linear data saya?

Terima kasih

0
CptSwaggo 5 April 2021, 00:08

1 menjawab

Jawaban Terbaik

Fit memiliki intersep. Jadi, intersep menunjukkan nilai saat season1. Kalau tidak, tidak ada artinya untuk mencegat. Jika Anda menginginkannya eksplisit, Anda dapat membuat pertunjukan model Anda

fit <- tslm(data_TS ~ 0 + trend + season)
0
jessi 4 April 2021, 23:58