Jak używać funkcji Arima w R?
Jak używać funkcji Arima w R?

Wideo: Jak używać funkcji Arima w R?

Wideo: Jak używać funkcji Arima w R?
Wideo: Arima model in R studio 2024, Listopad
Anonim

Arima () funkcja w R wykorzystuje kombinację testów pierwiastka jednostkowego, minimalizację AIC i MLE w celu uzyskania Model ARIMA . Test KPSS to używany określenie liczby różnic (d) W algorytmie Hyndmana-Khandakara dla automatycznego ARIMA modelowanie. P, d i q są następnie wybierane przez minimalizację AICC.

Co więcej, co robi auto Arima w R?

Auto ARIMA uwzględnia wygenerowane wartości AIC i BIC (jak widać w kodzie) w celu określenia najlepszej kombinacji parametrów. Wartości AIC (Akaike Information Criterion) i BIC (Bayesian Information Criterion) są estymatorami do porównywania modeli.

Poza powyższym, jak oceniasz model Arima? 1. Oceń model ARIMA

  1. Podziel zbiór danych na zestawy treningowe i testowe.
  2. Przejdź przez kroki czasowe w testowym zestawie danych. Wytrenuj model ARIMA. Dokonaj jednoetapowej prognozy. Przewidywanie sklepu; uzyskać i przechowywać rzeczywistą obserwację.
  3. Oblicz wynik błędu dla prognoz w porównaniu z wartościami oczekiwanymi.

Czym w ten sposób jest model Arima w R?

ARIMA (autoregresywna zintegrowana średnia krocząca) jest powszechnie stosowaną techniką stosowaną do dopasowania danych szeregów czasowych i prognozowania. Etapy budowania i Model ARIMA zostanie wyjaśnione. Na koniec demonstracja przy użyciu r będzie zaprezentowany.

Co to jest AR i MA w Arimie?

ten AR część ARIMA wskazuje, że ewoluująca zmienna będąca przedmiotem zainteresowania jest regresowana do własnych opóźnionych (tj. wcześniejszych) wartości. ten MAMA część wskazuje, że błąd regresji jest w rzeczywistości liniową kombinacją składników błędu, których wartości wystąpiły jednocześnie iw różnym czasie w przeszłości.

Zalecana: