Video: Come si usa la funzione Arima in R?
2024 Autore: Lynn Donovan | [email protected]. Ultima modifica: 2023-12-15 23:49
arima () funzione in R utilizza una combinazione di test di radice unitaria, minimizzazione dell'AIC e MLE per ottenere un Modello ARIMA . Il test KPSS è Usato 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, 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.
Oltre sopra, come si valuta un modello Arima? 1. Valuta il modello ARIMA
- Suddividi il set di dati in set di addestramento e set di test.
- Segui le fasi temporali nel set di dati del test. Addestra un modello ARIMA. Fai una previsione in un solo passaggio. Previsione negozio; ottenere e memorizzare l'osservazione effettiva.
- Calcola il punteggio di errore per le previsioni rispetto ai valori previsti.
In questo modo, qual è il modello Arima in R?
ARIMA (media mobile integrata autoregressiva) è una tecnica comunemente utilizzata per adattare dati e previsioni di serie temporali. Le fasi della costruzione di un Modello ARIMA sarà spiegato. Infine, una dimostrazione utilizzando R sarà presentato.
Cos'è AR e MA ad Arima?
Il AR parte di ARIMA indica che la variabile di interesse in evoluzione è regredita sui propri valori ritardati (cioè precedenti). Il MA parte indica che l'errore di regressione è in realtà una combinazione lineare di termini di errore i cui valori si sono verificati contemporaneamente e in tempi diversi nel passato.
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