Πώς χρησιμοποιείτε τη συνάρτηση Arima στο R;
Πώς χρησιμοποιείτε τη συνάρτηση Arima στο R;

Βίντεο: Πώς χρησιμοποιείτε τη συνάρτηση Arima στο R;

Βίντεο: Πώς χρησιμοποιείτε τη συνάρτηση Arima στο R;
Βίντεο: 1. Γλώσσα Προγραμματισμού R | Εγκατάσταση και Εισαγωγή στο RStudio 2024, Νοέμβριος
Anonim

αριμα () λειτουργία στο R χρησιμοποιεί έναν συνδυασμό δοκιμών μοναδιαίας ρίζας, ελαχιστοποίηση του AIC και του MLE για να αποκτήσει ένα μοντέλο ARIMA . Η δοκιμή KPSS είναι μεταχειρισμένος για τον προσδιορισμό του αριθμού των διαφορών (δ) Στον αλγόριθμο Hyndman-Khandakar για αυτόματη ΑΡΗΜΑ πρίπλασμα. Στη συνέχεια επιλέγονται τα p, d και q ελαχιστοποιώντας το AICc.

Επιπλέον, τι κάνει το auto Arima στο R;

Auto ARIMA λαμβάνει υπόψη τις τιμές AIC και BIC που δημιουργούνται (όπως μπορείτε να δείτε στον κώδικα) για να καθορίσει τον καλύτερο συνδυασμό παραμέτρων. Οι τιμές AIC (Akaike Information Criterion) και BIC (Bayesian Information Criterion) είναι εκτιμητές για σύγκριση μοντέλων.

Εκτός από τα παραπάνω, πώς αξιολογείτε ένα μοντέλο Arima; 1. Αξιολογήστε το μοντέλο ARIMA

  1. Διαχωρίστε το σύνολο δεδομένων σε σετ εκπαίδευσης και δοκιμών.
  2. Περπατήστε τα χρονικά βήματα στο σύνολο δεδομένων δοκιμής. Εκπαιδεύστε ένα μοντέλο ARIMA. Κάντε μια πρόβλεψη ενός βήματος. Πρόβλεψη καταστήματος; λάβετε και αποθηκεύστε την πραγματική παρατήρηση.
  3. Υπολογίστε τη βαθμολογία σφάλματος για προβλέψεις σε σύγκριση με τις αναμενόμενες τιμές.

Με αυτόν τον τρόπο, τι είναι το μοντέλο Arima στο R;

ΑΡΗΜΑ (αυτοπαλινδρομικός ολοκληρωμένος κινητός μέσος όρος) είναι μια συχνά χρησιμοποιούμενη τεχνική που χρησιμοποιείται για την προσαρμογή δεδομένων χρονοσειρών και προβλέψεων. Τα βήματα της κατασκευής ενός μοντέλο ARIMA θα εξηγηθεί. Τέλος, μια επίδειξη χρησιμοποιώντας R θα παρουσιαστεί.

Τι είναι το AR και το MA στην Arima;

ο AR μέρος του ΑΡΗΜΑ υποδηλώνει ότι η εξελισσόμενη μεταβλητή ενδιαφέροντος υποχωρεί στις δικές της υστερούντες (δηλ. προηγούμενες) τιμές. ο MA μέρος υποδεικνύει ότι το σφάλμα παλινδρόμησης είναι στην πραγματικότητα ένας γραμμικός συνδυασμός όρων σφάλματος των οποίων οι τιμές εμφανίστηκαν ταυτόχρονα και σε διάφορες χρονικές στιγμές στο παρελθόν.

Συνιστάται: