Hur använder du Arima-funktionen i R?
Hur använder du Arima-funktionen i R?

Video: Hur använder du Arima-funktionen i R?

Video: Hur använder du Arima-funktionen i R?
Video: Arima model in R studio 2024, November
Anonim

arima () funktion i R använder en kombination av enhetsrottester, minimering av AIC och MLE för att erhålla en ARIMA modell . KPSS-testet är Begagnade för att bestämma antalet skillnader (d) I Hyndman-Khandakar algoritm för automatisk ARIMA modellering. p, d och q väljs sedan genom att minimera AICc.

Dessutom, vad gör auto Arima i R?

Auto ARIMA tar hänsyn till de genererade AIC- och BIC-värdena (som du kan se i koden) för att bestämma den bästa kombinationen av parametrar. AIC (Akaike Information Criterion) och BIC (Bayesian Information Criterion) värden är estimatorer för att jämföra modeller.

Förutom ovan, hur utvärderar man en Arima-modell? 1. Utvärdera ARIMA-modellen

  1. Dela upp datasetet i tränings- och testset.
  2. Gå i tidsstegen i testdatauppsättningen. Träna en ARIMA-modell. Gör en förutsägelse i ett steg. Butiksförutsägelse; få och lagra faktisk observation.
  3. Beräkna felpoäng för förutsägelser jämfört med förväntade värden.

På så sätt, vad är Arima-modellen i R?

ARIMA (autoregressivt integrerat glidande medelvärde) är en vanlig teknik som används för att passa tidsseriedata och prognoser. Stegen för att bygga en ARIMA modell kommer att förklaras. Slutligen en demonstration med hjälp av R kommer bli presenterad.

Vad är AR och MA i Arima?

De AR del av ARIMA indikerar att den utvecklande variabeln av intresse regresseras på sina egna fördröjda (d.v.s. tidigare) värden. De MA del indikerar att regressionsfelet faktiskt är en linjär kombination av feltermer vars värden inträffade samtidigt och vid olika tidpunkter i det förflutna.

Rekommenderad: