Arima ใน R คืออะไร?
Arima ใน R คืออะไร?
Anonim

ARIMA (autoregressive integrated moving average) เป็นเทคนิคที่ใช้กันทั่วไปซึ่งใช้เพื่อให้พอดีกับข้อมูลอนุกรมเวลาและการคาดการณ์ ขั้นตอนการสร้าง an ARIMA จะอธิบายรูปแบบ สุดท้าย การสาธิตโดยใช้ NS จะถูกนำเสนอ

ในทำนองเดียวกันคุณอาจถามว่าคุณใช้ Arima ใน R อย่างไร?

อาริมะ () ฟังก์ชันใน NS ใช้การรวมกันของการทดสอบรูทยูนิต การย่อ AIC และ MLE ให้น้อยที่สุดเพื่อให้ได้ an ARIMA แบบอย่าง. การทดสอบ KPSS ใช้เพื่อกำหนดจำนวนความแตกต่าง (d) ในอัลกอริทึม Hyndman-Khandakar สำหรับอัตโนมัติ ARIMA การสร้างแบบจำลอง จากนั้นจึงเลือก p, d และ q โดยย่อ AICc

นอกจากนี้ คุณจะสร้างโมเดล Arima ใน R ได้อย่างไร? นอกจากนี้ โปรดทราบด้วยว่า ARIMA เป็นเพียงการประมาณรูปแบบทางประวัติศาสตร์ ดังนั้นจึงไม่ได้มีวัตถุประสงค์เพื่ออธิบายโครงสร้างของกลไกข้อมูลพื้นฐาน

  1. ขั้นตอนที่ 1: โหลดแพ็คเกจ R
  2. ขั้นตอนที่ 2: ตรวจสอบข้อมูลของคุณ
  3. ขั้นตอนที่ 3: ย่อยสลายข้อมูลของคุณ
  4. ขั้นตอนที่ 4: ความมั่นคง
  5. ขั้นตอนที่ 5: ความสัมพันธ์อัตโนมัติและการเลือกลำดับรุ่น

อาจมีคนถามว่า auto Arima ทำอะไรใน R?

ออโต้ ARIMA คำนึงถึงค่า AIC และ BIC ที่สร้างขึ้น (ดังที่คุณเห็นในรหัส) เพื่อกำหนดชุดค่าผสมที่ดีที่สุดของพารามิเตอร์ ค่า AIC (Akaike Information Criterion) และ BIC (Bayesian Information Criterion) เป็นตัวประมาณเพื่อเปรียบเทียบแบบจำลอง

อาริมะ ย่อมาจากอะไร ?

Autoregressive Integrated Moving Average

แนะนำ: