如何使用purrr/tidyverse将几个时间序列模型(如ets，auto.arima等)应用于R中数据中的组？

在R中，使用purrr和tidyverse包可以方便地对数据进行分组，并对每个组应用时间序列模型。以下是一个示例，展示了如何使用这些包来对数据集中的每个组应用ets和auto.arima模型。

基础概念

时间序列模型：用于分析和预测按时间顺序排列的数据点的统计模型。
ets：指数平滑模型，适用于具有趋势和季节性的时间序列。
auto.arima：自动选择最佳ARIMA参数的函数，适用于非季节性和季节性时间序列。

类型与应用场景

ets：适用于具有明确趋势和季节性的时间序列数据。
auto.arima：适用于各种时间序列数据，特别是当趋势和季节性不明确时。

示例代码

假设我们有一个数据框df，其中包含时间序列数据和分组变量group。

# 安装并加载必要的包
install.packages("tidyverse")
install.packages("forecast")
library(tidyverse)
library(forecast)

# 示例数据
set.seed(123)
df <- tibble(
  date = seq(as.Date("2020-01-01"), by = "day", length.out = 100),
  value = rnorm(100, mean = 100, sd = 10),
  group = rep(c("A", "B"), each = 50)
)

# 将数据转换为长格式，便于分组处理
df_long <- df %>%
  pivot_longer(cols = -date, names_to = "variable", values_to = "value")

# 定义一个函数来拟合模型
fit_models <- function(data) {
  ets_model <- ets(data$value)
  arima_model <- auto.arima(data$value)
  tibble(
    ets_forecast = forecast(ets_model, h = 7)$mean,
    arima_forecast = forecast(arima_model, h = 7)$mean
  )
}

# 对每个组应用模型
results <- df_long %>%
  group_by(group, variable) %>%
  nest() %>%
  mutate(models = map(data, fit_models)) %>%
  unnest(models)

# 查看结果
print(results)