Cum folosești funcția Arima în R?
Cum folosești funcția Arima în R?

Video: Cum folosești funcția Arima în R?

Video: Cum folosești funcția Arima în R?
Video: Arima model in R studio 2024, Noiembrie
Anonim

arima () funcția în R folosește o combinație de teste de rădăcină unitară, minimizarea AIC și MLE pentru a obține un model ARIMA . Testul KPSS este folosit pentru a determina numărul de diferențe (d) În algoritmul Hyndman-Khandakar pentru automat ARIMA modelare. P, d și q sunt apoi aleși prin minimizarea AICc.

Mai mult, ce face auto Arima în R?

Auto ARIMA ia în considerare valorile AIC și BIC generate (după cum puteți vedea în cod) pentru a determina cea mai bună combinație de parametri. Valorile AIC (Akaike Information Criterion) și BIC (Bayesian Information Criterion) sunt estimatori pentru compararea modelelor.

Alături de mai sus, cum evaluezi un model Arima? 1. Evaluați modelul ARIMA

  1. Împărțiți setul de date în seturi de antrenament și de testare.
  2. Parcurgeți pașii de timp din setul de date de testare. Antrenează un model ARIMA. Faceți o predicție într-un singur pas. Predicția magazinului; obțineți și stocați observația reală.
  3. Calculați scorul de eroare pentru predicții în comparație cu valorile așteptate.

În acest fel, ce este modelul Arima în R?

ARIMA (media mobilă integrată autoregresivă) este o tehnică utilizată în mod obișnuit, utilizată pentru a se potrivi datele și prognozele din seria temporală. Etapele construirii unui model ARIMA va fi explicat. În sfârșit, o demonstrație folosind R va fi prezentat.

Ce este AR și MA în Arima?

The AR parte din ARIMA indică faptul că variabila de interes în evoluție este regresată pe propriile valori întârziate (adică, anterioare). The MA partea indică faptul că eroarea de regresie este de fapt o combinație liniară de termeni de eroare ale căror valori au apărut simultan și în diferite momente în trecut.

Recomandat: