R'de auto.arima () 'da xreg argümanı nasıl kurulur? [kapalı]

Müşteri ziyaret verilerini (günlük) ölçen bir kerelik serilerle küçük bir proje üzerinde çalışıyorum. Değişkenlerim Day, veri toplamanın ilk gününden bu yana kaç gün geçtiğini ölçmek için sürekli bir değişkendir ve o günün Noel olup olmadığı ve haftanın hangi günü olduğu gibi kukla değişkenlerdir.

Verilerimin bir kısmı şöyle görünüyor:

Date    Customer_Visit  Weekday Christmas       Day
11/28/11        2535       2        0            1   
11/29/11        3292       3        0            2   
11/30/11        4103       4        0            3   
12/1/11         4541       5        0            4   
12/2/11         6342       6        0            5  
12/3/11         7205       7        0            6   
12/4/11         3872       1        0            7   
12/5/11         3270       2        0            8   
12/6/11         3681       3        0            9   

Planım, verilere uyması için ARIMAX modelini kullanmak. Bu, R ile fonksiyon ile yapılabilir auto.arima(). Değişkenlerimi ortak değişkenlere koymak zorunda olduğumu anlıyorum xreg, ancak bu bölüm için kodum her zaman bir hata döndürüyor.

İşte benim kod:

xreg     <- c(as.factor(modelfitsample$Christmas), as.factor(modelfitsample$Weekday), 
              modelfitsample$Day)
modArima <- auto.arima(ts(modelfitsample$Customer_Visit, freq=7), allowdrift=FALSE, 
                       xreg=xreg)

R tarafından döndürülen hata mesajı:

Error in model.frame.default(formula = x ~ xreg, drop.unused.levels = TRUE) 
 :variable lengths differ (found for 'xreg')

ARIMAX modelini R ile nasıl takacağımdan çok şey öğrendim ? Ama hala işlevdeki xregargümanda ortak değişkenlerin veya mankenlerin nasıl kurulacağı konusunda net değilim auto.arima().

Asıl sorun sizin xregmatris olmamasıdır. Aşağıdaki kod istediğini yapar düşünüyorum. Çalışıp çalışmadığını kontrol etmek için bazı yapay veriler kullandım.

library(forecast)
# create some artifical data
modelfitsample <- data.frame(Customer_Visit=rpois(49,3000),Weekday=rep(1:7,7),
                             Christmas=c(rep(0,40),1,rep(0,8)),Day=1:49)

# Create matrix of numeric predictors
xreg <- cbind(Weekday=model.matrix(~as.factor(modelfitsample$Weekday)), 
                  Day=modelfitsample$Day,
              Christmas=modelfitsample$Christmas)

# Remove intercept
xreg <- xreg[,-1]

# Rename columns
colnames(xreg) <- c("Mon","Tue","Wed","Thu","Fri","Sat","Day","Christmas")

# Variable to be modelled
visits <- ts(modelfitsample$Customer_Visit, frequency=7)

# Find ARIMAX model
modArima <- auto.arima(visits, xreg=xreg)