Vidéo: Comment utilisez-vous la fonction Arima dans R ?
2024 Auteur: Lynn Donovan | [email protected]. Dernière modifié: 2023-12-15 23:46
arima () fonction dans R utilise une combinaison de tests de racine unitaire, de minimisation de l'AIC et du MLE pour obtenir un modèle ARIMA . Le test KPSS est utilisé pour déterminer le nombre de différences (d) Dans l'algorithme de Hyndman-Khandakar pour ARIMA la modélisation. Les p, d et q sont ensuite choisis en minimisant l'AICc.
De plus, que fait auto Arima dans R ?
ARIMA automatique prend en compte les valeurs AIC et BIC générées (comme vous pouvez le voir dans le code) pour déterminer la meilleure combinaison de paramètres. Les valeurs AIC (Akaike Information Criterion) et BIC (Bayesian Information Criterion) sont des estimateurs pour comparer les modèles.
À côté de ci-dessus, comment évaluez-vous un modèle Arima ? 1. Évaluer le modèle ARIMA
- Divisez l'ensemble de données en ensembles d'apprentissage et de test.
- Parcourez les pas de temps dans l'ensemble de données de test. Entraînez un modèle ARIMA. Faites une prédiction en une étape. Prédiction de magasin; obtenir et stocker l'observation réelle.
- Calculez le score d'erreur pour les prédictions par rapport aux valeurs attendues.
De cette façon, qu'est-ce que le modèle Arima dans R ?
ARIMA (moyenne mobile intégrée autorégressive) est une technique couramment utilisée pour ajuster les données de séries chronologiques et les prévisions. Les étapes de la construction d'un modèle ARIMA sera expliqué. Enfin, une démonstration utilisant R sera présenté.
Qu'est-ce que l'AR et la MA dans Arima?
Les RA partie de ARIMA indique que la variable d'intérêt évolutive est régressée sur ses propres valeurs décalées (c'est-à-dire antérieures). Les MA partie indique que l'erreur de régression est en fait une combinaison linéaire de termes d'erreur dont les valeurs se sont produites simultanément et à divers moments dans le passé.
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