如何使用xreg编写滚动预测，但不在R中重新估计？

xreg是一个R语言中的参数，用于在时间序列分析中进行滚动预测。它允许我们在不重新估计模型的情况下，通过提供外部变量的历史数据来进行滚动预测。

滚动预测是指在时间序列分析中，根据已有的历史数据来预测未来的值。xreg参数可以用于将外部变量的历史数据与时间序列模型结合起来，从而提高预测的准确性。

使用xreg编写滚动预测的步骤如下：

1. 准备数据：首先，需要准备时间序列数据和外部变量的历史数据。时间序列数据是指按照时间顺序排列的数据，外部变量的历史数据是指与时间序列数据对应的外部变量的历史观测值。
2. 创建时间序列模型：使用R中的时间序列分析函数（如arima、ets等）创建一个时间序列模型。这个模型将用于进行滚动预测。
3. 设置xreg参数：将外部变量的历史数据赋给xreg参数。确保外部变量的历史数据与时间序列数据对应的时间点一致。
4. 进行滚动预测：使用forecast函数进行滚动预测。在forecast函数中，通过设置xreg参数为外部变量的历史数据，可以将外部变量的影响考虑在内进行预测。

需要注意的是，使用xreg进行滚动预测时，并不需要重新估计模型。这意味着我们可以在不改变模型参数的情况下，通过提供外部变量的历史数据来进行滚动预测。

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