როგორ იყენებთ Arima ფუნქციას R-ში?
როგორ იყენებთ Arima ფუნქციას R-ში?

ვიდეო: როგორ იყენებთ Arima ფუნქციას R-ში?

ვიდეო: როგორ იყენებთ Arima ფუნქციას R-ში?
ვიდეო: Arima model in R studio 2024, ნოემბერი
Anonim

არიმა () ფუნქცია რ იყენებს ერთეული ფესვის ტესტების კომბინაციას, AIC-ისა და MLE-ის მინიმიზაციას ან ARIMA მოდელი . KPSS ტესტი არის გამოყენებული განსხვავებების რაოდენობის დასადგენად (დ) Hyndman-Khandakar ალგორითმში ავტომატური არიმა მოდელირება. შემდეგ p, d და q არჩეულია AICc-ის მინიმიზაციის გზით.

უფრო მეტიც, რას აკეთებს auto Arima R-ში?

ავტო ARIMA ითვალისწინებს გენერირებულ AIC და BIC მნიშვნელობებს (როგორც ხედავთ კოდში) პარამეტრების საუკეთესო კომბინაციის დასადგენად. AIC (Akaike Information Criterion) და BIC (Bayesian Information Criterion) მნიშვნელობები მოდელების შედარების შემფასებელია.

გარდა ზემოთ, როგორ აფასებთ Arima მოდელს? 1. შეაფასეთ ARIMA მოდელი

  1. მონაცემთა ნაკრების დაყოფა სასწავლო და ტესტის ნაკრებებად.
  2. გაიარეთ დროის საფეხურები ტესტის მონაცემთა ბაზაში. ავარჯიშეთ ARIMA მოდელი. გააკეთეთ ერთსაფეხურიანი პროგნოზი. მაღაზიის პროგნოზი; მიიღეთ და შეინახეთ რეალური დაკვირვება.
  3. გამოთვალეთ შეცდომის ქულა პროგნოზებისთვის მოსალოდნელ მნიშვნელობებთან შედარებით.

ამ გზით, რა არის Arima მოდელი R-ში?

არიმა (ავტორეგრესიული ინტეგრირებული მოძრავი საშუალო) არის საყოველთაოდ გამოყენებული ტექნიკა, რომელიც გამოიყენება დროის სერიების მონაცემებისა და პროგნოზირების მოსაწყობად. მშენებლობის საფეხურები ა ARIMA მოდელი იქნება ახსნილი. და ბოლოს, დემონსტრირება გამოყენებით რ წარმოდგენილი იქნება.

რა არის AR და MA არიმაში?

The AR ნაწილი არიმა მიუთითებს, რომ ინტერესის განვითარებადი ცვლადი რეგრესირებულია საკუთარ ჩამორჩენილ (ანუ წინა) მნიშვნელობებზე. The MA ნაწილი მიუთითებს, რომ რეგრესიის შეცდომა რეალურად არის შეცდომის ტერმინების წრფივი კომბინაცია, რომლის მნიშვნელობები წარმოიშვა წარსულში ერთდროულად და სხვადასხვა დროს.

გირჩევთ: