我们看看，每个类别的门票数据都是按月计算的。像这样：

Year Premium Silver Budget

Jan2016 112354 36745 456563

Feb2016 1233445 234322 4533345

Mar2016 13456544 346755 34564422

我有这个数据，直到2019年2月每个月。这是我用来分别为每个类别应用arima的代码。我导入每列的计数并执行以下操作：

> count <-data.frame(mytickets$Premium)

> tickets<-ts(count, frequency = 12, start = c(2016, 1),end=c(2018,6))

> pi=auto.arima(tickets)

> summary(pi)

> q=forecast(pi,h=12)

我想预测明年evey月会售出多少张票。是否有可能在同一镜头中应用自动ARIMA？到目前为止，我一直在单独应用该模型。

解决办法：可以随时尝试lapply以类似的方式计算多个事物：

dt <- read.table(text ="Year Premium Silver Budget

Jan2016 112354 36745 456563

Feb2016 1233445 234322 4533345

Mar2016 13456544 346755 34564422", header = TRUE)

library(data.table)

dt <- data.table(dt)

res <- lapply(c("Premium", "Silver", "Budget"), function(x) {

count <- dt[, get(x)]

tickets <-

ts(

count,

frequency = 12,

start = c(2016, 1),

end = c(2018, 6)

)

pi = auto.arima(tickets)

forecast(pi, h = 12)

})