Hoe gebruik je de Arima-functie in R?
Hoe gebruik je de Arima-functie in R?

Video: Hoe gebruik je de Arima-functie in R?

Video: Hoe gebruik je de Arima-functie in R?
Video: Arima model in R studio 2024, November
Anonim

arima () functie in R maakt gebruik van een combinatie van unit root-tests, minimalisering van de AIC en MLE om een ARIMA-model . KPSS-test is gebruikt om het aantal verschillen te bepalen (d) In Hyndman-Khandakar-algoritme voor automatisch ARIMA modellering. De p, d en q worden vervolgens gekozen door de AICc te minimaliseren.

Bovendien, wat doet auto Arima in R?

Auto ARIMA houdt rekening met de gegenereerde AIC- en BIC-waarden (zoals u in de code kunt zien) om de beste combinatie van parameters te bepalen. AIC (Akaike Information Criterion) en BIC (Bayesian Information Criterion) waarden zijn schatters om modellen te vergelijken.

Hoe evalueer je een Arima-model naast het bovenstaande? 1. Evalueer het ARIMA-model

  1. Splits de dataset op in trainings- en testsets.
  2. Loop de tijdstappen in de testdataset. Train een ARIMA-model. Maak een voorspelling in één stap. Winkel voorspelling; werkelijke waarneming ophalen en opslaan.
  3. Bereken foutscore voor voorspellingen in vergelijking met verwachte waarden.

Op deze manier, wat is het Arima-model in R?

ARIMA (autoregressief geïntegreerd voortschrijdend gemiddelde) is een veelgebruikte techniek die wordt gebruikt om tijdreeksgegevens en prognoses te passen. De stappen van het bouwen van een ARIMA-model zal worden uitgelegd. Eindelijk een demonstratie met R wordt gepresenteerd.

Wat is AR en MA in Arima?

De AR deel van ARIMA geeft aan dat de evoluerende variabele van belang wordt geregresseerd op zijn eigen achtergebleven (d.w.z. eerdere) waarden. De MA deel geeft aan dat de regressiefout in feite een lineaire combinatie is van fouttermen waarvan de waarden gelijktijdig en op verschillende tijdstippen in het verleden zijn opgetreden.

Aanbevolen: