Ինչպե՞ս եք օգտագործում Arima ֆունկցիան R-ում:
Ինչպե՞ս եք օգտագործում Arima ֆունկցիան R-ում:

Video: Ինչպե՞ս եք օգտագործում Arima ֆունկցիան R-ում:

Video: Ինչպե՞ս եք օգտագործում Arima ֆունկցիան R-ում:
Video: Ավտոմատ օրացույցի հերթափոխի պլանավորող Excel-ում 2024, Նոյեմբեր
Anonim

արիմա () գործառույթը Ռ օգտագործում է միավոր արմատային թեստերի համադրություն, նվազագույնի հասցնելով AIC-ը և MLE-ը` ստանալու համար ARIMA մոդել . KPSS թեստն է օգտագործված որոշելու տարբերությունների քանակը (դ) Hyndman-Khandakar ալգորիթմում ավտոմատի համար ԱՐԻՄԱ մոդելավորում. Այնուհետև p, d և q ընտրվում են՝ նվազագույնի հասցնելով AICc-ը:

Ավելին, ի՞նչ է անում auto Arima-ն R-ում:

Ավտո ARIMA հաշվի է առնում գեներացված AIC և BIC արժեքները (ինչպես տեսնում եք կոդում)՝ պարամետրերի լավագույն համակցությունը որոշելու համար: AIC (Akaike Information Criterion) և BIC (Bayesian Information Criterion) արժեքները գնահատողներ են մոդելները համեմատելու համար:

Բացի վերը նշվածից, ինչպե՞ս եք գնահատում Արիմայի մոդելը: 1. Գնահատեք ARIMA մոդելը

  1. Տվյալների հավաքածուն բաժանեք ուսուցման և փորձարկման խմբերի:
  2. Քայլեք ժամանակային քայլերը թեստային տվյալների բազայում: Վարժեցրեք ARIMA մոդելը: Կատարեք մեկ քայլով կանխատեսում: Խանութի կանխատեսում; ստանալ և պահել իրական դիտարկումը:
  3. Հաշվարկել սխալի միավորը կանխատեսումների համար՝ համեմատած ակնկալվող արժեքների հետ:

Այս կերպ, ինչ է Արիմա մոդելը R-ում:

ԱՐԻՄԱ (ավտորեգեսիվ ինտեգրված շարժվող միջին) սովորաբար օգտագործվող տեխնիկան է, որն օգտագործվում է ժամանակային շարքերի տվյալների և կանխատեսման համար: Կառուցման քայլերը ան ARIMA մոդել կբացատրվի. Վերջապես, ցուցադրություն օգտագործելով Ռ կներկայացվի.

Ի՞նչ է AR-ն և MA-ն Արիմայում:

Այն ԱՌ մի մասը ԱՐԻՄԱ ցույց է տալիս, որ հետաքրքրության զարգացող փոփոխականը հետընթաց է ապրում սեփական հետամնաց (այսինքն՝ նախորդ) արժեքների վրա: Այն MA մասը ցույց է տալիս, որ ռեգրեսիայի սխալն իրականում սխալ տերմինների գծային համակցություն է, որի արժեքները տեղի են ունեցել միաժամանակ և անցյալում տարբեր ժամանակներում:

Խորհուրդ ենք տալիս: