Kuidas kasutada Arima funktsiooni R-is?
Kuidas kasutada Arima funktsiooni R-is?

Video: Kuidas kasutada Arima funktsiooni R-is?

Video: Kuidas kasutada Arima funktsiooni R-is?
Video: Kuidas teha varukoopiaid? 2024, November
Anonim

arima () funktsioon R-is kasutab ühiku juurtestide kombinatsiooni, AIC ja MLE minimeerimist, et saada an ARIMA mudel . KPSS test on kasutatud erinevuste arvu määramiseks (d) Hyndman-Khandakari algoritmis automaatseks ARIMA modelleerimine. Seejärel valitakse p, d ja q, minimeerides AICc.

Veelgi enam, mida teeb auto Arima R-s?

Auto ARIMA võtab arvesse genereeritud AIC ja BIC väärtusi (nagu näete koodist), et määrata kindlaks parim parameetrite kombinatsioon. AIC (Akaike Information Criterion) ja BIC (Bayesi teabekriteerium) väärtused on mudelite võrdlemiseks mõeldud hinnangud.

Lisaks ülaltoodule, kuidas hindate Arima mudelit? 1. Hinnake ARIMA mudelit

  1. Jagage andmestik treening- ja testikomplektideks.
  2. Kõndige katseandmestiku ajasammud. Treenige ARIMA mudelit. Tehke üheastmeline ennustus. Poe ennustus; saada ja salvestada tegelik vaatlus.
  3. Arvutage prognooside veaskoor võrreldes eeldatavate väärtustega.

Mis on sel moel Arima mudel R-s?

ARIMA (autoregressiivne integreeritud liikuv keskmine) on sageli kasutatav tehnika, mida kasutatakse aegridade andmete ja prognooside sobitamiseks. Ehitamise sammud an ARIMA mudel selgitatakse. Lõpetuseks demonstratsioon kasutades R esitatakse.

Mis on AR ja MA Arimas?

The AR osa ARIMA näitab, et arenev huvipakkuv muutuja taandub tema enda mahajäänud (st eelnevatele) väärtustele. The MA osa näitab, et regressiooniviga on tegelikult veaterminite lineaarne kombinatsioon, mille väärtused esinesid samaaegselt ja erinevatel aegadel minevikus.

Soovitan: