Hvordan bruker du Arima-funksjonen i R?
Hvordan bruker du Arima-funksjonen i R?

Video: Hvordan bruker du Arima-funksjonen i R?

Video: Hvordan bruker du Arima-funksjonen i R?
Video: ОТКРЫЛИ ПОРТАЛ В МИР МЕРТВЫХ ✟ ПРОВЕЛИ СТРАШНЫЙ РИТУАЛ И ПРИЗВАЛИ ПРИЗРАКОВ ✟ TERRIBLE RITUAL 2024, November
Anonim

arima () funksjon i R bruker en kombinasjon av enhetsrottester, minimering av AIC og MLE for å oppnå en ARIMA modell . KPSS test er brukt for å bestemme antall forskjeller (d) I Hyndman-Khandakar algoritme for automatisk ARIMA modellering. p, d og q velges deretter ved å minimere AICc.

Dessuten, hva gjør auto Arima i R?

Auto ARIMA tar hensyn til AIC- og BIC-verdiene som genereres (som du kan se i koden) for å bestemme den beste kombinasjonen av parametere. AIC (Akaike Information Criterion) og BIC (Bayesian Information Criterion) verdier er estimatorer for å sammenligne modeller.

Foruten ovenfor, hvordan evaluerer du en Arima-modell? 1. Evaluer ARIMA-modellen

  1. Del opp datasettet i trenings- og testsett.
  2. Gå gjennom tidstrinnene i testdatasettet. Tren en ARIMA-modell. Lag en ett-trinns prediksjon. Butikkprediksjon; få og lagre faktisk observasjon.
  3. Beregn feilscore for spådommer sammenlignet med forventede verdier.

På denne måten, hva er Arima-modellen i R?

ARIMA (autoregressivt integrert glidende gjennomsnitt) er en ofte brukt teknikk som brukes for å tilpasse tidsseriedata og prognoser. Trinnene for å bygge en ARIMA modell vil bli forklart. Til slutt en demonstrasjon ved hjelp av R vil bli presentert.

Hva er AR og MA i Arima?

De AR del av ARIMA indikerer at den utviklende variabelen av interesse er regressert på sine egne forsinket (dvs. tidligere) verdier. De MA del indikerer at regresjonsfeilen faktisk er en lineær kombinasjon av feiltermer hvis verdier oppstod samtidig og til forskjellige tider i fortiden.

Anbefalt: