Ich habe einen Datensatz mit den Variablen "Zeit, Region, Umsatz" und möchte den Umsatz für jede Region mit ARIMA oder ETS (SES) prognostizierenlibrary(forecast). Es gibt insgesamt 70 Regionen, von denen jede 152 Beobachtungen enthält (Daten für 3 Jahre). Etwas wie das:

  Week      Region    Sales 
01/1/2011      A       129
07/1/2011      A       140
14/1/2011      A       133
21/1/2011      A       189
...           ...      ...
01/12/2013     Z       324
07/12/2013     Z       210
14/12/2013     Z       155
21/12/2013     Z       386
28/12/2013     Z       266 

Ich möchte also, dass R jede Region als einen anderen Datensatz behandelt und eineauto.arima. Ich denke, eine for-Schleife sollte hier ideal passen, aber ich habe kläglich versagt. Was ich im Idealfall tun möchte, ist eine for-Schleife, um so etwas auszuführen (eine automatische Arima für alle 152 Beobachtungen):

fit.A <- auto.arima(data$Sales[1:152])  
fit.B <- auto.arima(data$Sales[153:304])
....
fit.Z <- auto.arima(data$Sales[10490:10640])

Ich bin rübergekommendiese Aber während ich den Datenrahmen in eine Zeitreihe konvertiere, habe ich nur NAs.

Jede Hilfe wird geschätzt! Danke.