Video: Cos'è Arima in R?
2024 Autore: Lynn Donovan | [email protected]. Ultima modifica: 2023-12-15 23:49
ARIMA (media mobile integrata autoregressiva) è una tecnica comunemente utilizzata per adattare dati e previsioni di serie temporali. Le fasi della costruzione di un ARIMA modello sarà spiegato. Infine, una dimostrazione utilizzando R sarà presentato.
Allo stesso modo, potresti chiedere, come usi Arima in R?
arima () funzione in R utilizza una combinazione di test di radice unitaria, minimizzazione dell'AIC e MLE per ottenere un ARIMA modello. Il test KPSS viene utilizzato per determinare il numero di differenze (d) Nell'algoritmo di Hyndman-Khandakar per l'automatico ARIMA modellazione. Il p, d e q vengono quindi scelti minimizzando l'AICc.
Inoltre, come si realizza un modello Arima in R? Si noti inoltre che ARIMA approssima semplicemente i modelli storici e quindi non mira a spiegare la struttura del meccanismo di dati sottostante.
- Passaggio 1: caricare i pacchetti R.
- Passaggio 2: esamina i tuoi dati.
- Passaggio 3: scomponi i tuoi dati.
- Passaggio 4: stazionarietà.
- Passaggio 5: autocorrelazioni e scelta dell'ordine del modello.
Ci si potrebbe anche chiedere, cosa fa l'auto Arima in R?
Auto ARIMA tiene conto dei valori AIC e BIC generati (come si può vedere nel codice) per determinare la migliore combinazione di parametri. I valori AIC (Akaike Information Criterion) e BIC (Bayesian Information Criterion) sono stimatori per confrontare i modelli.
Cosa rappresenta Arima?
Media mobile integrata autoregressiva
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Come si usa la funzione Arima in R?
La funzione arima() in R utilizza una combinazione di test di radice unitaria, minimizzazione dell'AIC e MLE per ottenere un modello ARIMA. Il test KPSS viene utilizzato per determinare il numero di differenze (d) Nell'algoritmo di Hyndman-Khandakar per la modellazione ARIMA automatica. I p, d e q vengono quindi scelti minimizzando l'AICc