2025 Szerző: Lynn Donovan | [email protected]. Utoljára módosítva: 2025-01-22 17:26
ARIMA (autoregresszív integrált mozgóátlag) egy általánosan használt technika, amelyet idősoros adatok és előrejelzések illesztésére használnak. Az építkezés lépései an ARIMA modellt ismertetjük. Végül egy bemutató a használatával R kerül bemutatásra.
Hasonlóképpen felteheti a kérdést, hogyan használja az Arimát R-ben?
arima () funkció be R egységgyök tesztek kombinációját használja, az AIC és az MLE minimalizálását az an ARIMA modell. A KPSS teszt az eltérések számának meghatározására szolgál (d) A Hyndman-Khandakar algoritmusban az automatikus ARIMA modellezés. A p, d és q értéket ezután az AICc minimalizálásával választjuk ki.
Továbbá hogyan készíthetsz Arima modellt R-ben? Vegye figyelembe azt is, hogy az ARIMA egyszerűen közelíti a történelmi mintákat, ezért nem célja az alapul szolgáló adatmechanizmus szerkezetének magyarázata.
- 1. lépés: Töltse be az R-csomagokat.
- 2. lépés: Vizsgálja meg adatait.
- 3. lépés: Az adatok bontása.
- 4. lépés: Állandóság.
- 5. lépés: Autokorrelációk és a modellsorrend kiválasztása.
Az is felmerülhet, hogy mit csinál az auto Arima R-ben?
Auto ARIMA figyelembe veszi a generált AIC és BIC értékeket (ahogyan a kódban is látható), hogy meghatározza a paraméterek legjobb kombinációját. Az AIC (Akaike Information Criterion) és a BIC (Bayesian Information Criterion) értékek becslések a modellek összehasonlításához.
Mit jelent az Arima?
Autoregresszív integrált mozgóátlag
Ajánlott:
Az Arima modell gépi tanulás?
A klasszikus módszerek, például az ETS és az ARIMA felülmúlják a gépi tanulást és a mély tanulási módszereket az egylépéses előrejelzéshez egyváltozós adatkészleteken. A klasszikus módszerek, például a Theta és az ARIMA felülmúlják a gépi tanulást és a mély tanulási módszereket az egyváltozós adatkészletek többlépcsős előrejelzésében