Hogyan használja az Arima függvényt R-ben?

2024 Szerző: Lynn Donovan | [email protected]. Utoljára módosítva: 2023-12-15 23:48

arima () funkció R-ben egységgyök tesztek kombinációját használja, az AIC és az MLE minimalizálását az an ARIMA modell . A KPSS teszt az használt az eltérések számának meghatározásához (d) Hyndman-Khandakar algoritmusban automatikus ARIMA modellezés. A p, d és q értéket ezután az AICc minimalizálásával választjuk ki.

Sőt, 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.

A fentieken kívül hogyan értékel egy Arima modellt? 1. Értékelje az ARIMA modellt

1. Ossza fel az adatkészletet képzési és tesztkészletekre.
2. Végezze el a tesztadatkészlet időbeli lépéseit. Taníts meg egy ARIMA modellt. Készíts egy lépéses jóslatot. Store előrejelzés; megszerezni és tárolni a tényleges megfigyelést.
3. Az előrejelzések hibapontszámának kiszámítása a várt értékekhez képest.

Ilyen módon mi az Arima modell az R-ben?

ARIMA (autoregresszív integrált mozgóátlag) egy általánosan használt technika, amelyet idősoros adatok és előrejelzések illesztésére használnak. Az építkezés lépései an ARIMA modell el lesz magyarázva. Végül egy bemutató a használatával R kerül bemutatásra.

Mi az AR és MA Arimában?

Az AR része ARIMA azt jelzi, hogy a változó érdeklődésre számot tartó változó visszafejlődik saját késleltetett (azaz korábbi) értékei alapján. Az MA rész azt jelzi, hogy a regressziós hiba valójában olyan hibatagok lineáris kombinációja, amelyek értékei egyidejűleg és a múltban különböző időpontokban fordultak elő.