Video: Wie verwendet man die Arima-Funktion in R?
2024 Autor: Lynn Donovan | [email protected]. Zuletzt bearbeitet: 2023-12-15 23:42
arima () Funktion in R verwendet eine Kombination aus Unit-Root-Tests, Minimierung des AIC und MLE, um eine ARIMA-Modell . KPSS-Test ist Gebraucht um die Anzahl der Differenzen zu bestimmen (d) Im Hyndman-Khandakar-Algorithmus für automatische ARIMA Modellieren. p, d und q werden dann durch Minimieren des AICc gewählt.
Und was macht Auto Arima in R?
Auto ARIMA berücksichtigt die generierten AIC- und BIC-Werte (wie Sie im Code sehen können), um die beste Kombination von Parametern zu bestimmen. AIC (Akaike Information Criterion) und BIC (Bayesian Information Criterion) Werte sind Schätzer um Modelle zu vergleichen.
Abgesehen davon, wie bewerten Sie ein Arima-Modell? 1. Bewerten Sie das ARIMA-Modell
- Teilen Sie den Datensatz in Trainings- und Testsätze auf.
- Gehen Sie die Zeitschritte im Testdatensatz durch. Trainieren Sie ein ARIMA-Modell. Machen Sie eine einstufige Vorhersage. Vorhersage speichern; aktuelle Beobachtung abrufen und speichern.
- Berechnen Sie die Fehlerbewertung für Vorhersagen im Vergleich zu den erwarteten Werten.
Was ist also das Arima-Modell in R?
ARIMA (autoregressiver integrierter gleitender Durchschnitt) ist eine häufig verwendete Technik, die verwendet wird, um Zeitreihendaten und Prognosen anzupassen. Die Schritte zum Bauen und ARIMA-Modell wird erklärt. Schließlich eine Demonstration mit R wird präsentiert werden.
Was ist AR und MA in Arima?
Die AR Teil von ARIMA zeigt an, dass die sich entwickelnde interessierende Variable auf ihre eigenen verzögerten (d. h. früheren) Werte regressiert wird. Die MA Teil zeigt an, dass der Regressionsfehler tatsächlich eine lineare Kombination von Fehlertermen ist, deren Werte gleichzeitig und zu verschiedenen Zeiten in der Vergangenheit aufgetreten sind.
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