如何根据前一年的趋势和其他一些变量来预测来年的价值？

Question

我正在尝试根据过去几年基于类别、月份和大小的趋势来预测未来（2023 年）的价值。 本质上，我试图根据过去几年的趋势填写 NA 值。 我尝试安装线性 model 并使用预测，但这似乎不起作用。 特别是，预测不起作用，但我不确定这是否是我应该采取的方法。

lm.share <- lm(share ~ category + year + month + size + year, df_transposed)
summary(lm.share)
pred.share <- predict(share, newdata = data.frame(year=2024))

Answer 1

忽略时间序列数据中线性模型的潜在问题，您只需定义剩余变量以供预测使用。 这意味着需要定义category + year + month + size中定义的所有变量（注意您在公式中重复了年份）。

pred.share <- predict(share, newdata = data.frame(year=2024, month = 'Aug', category = 'A', size = 'small'))