Was sind die Werte p, d, q in ARIMA?

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arimaWas bedeutet in der Funktion in R order(1, 0, 12)? Was sind die Werte, die zugeordnet werden können p, d, q, und was der Prozess , diese Werte zu finden ist?

r time-series arima kalyani
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Wenn Sie ?arimain die Konsole tippen , erhalten Sie die Hilfeseite der Funktion. Im Zusammenhang mit der Option orderheißt es: "Eine Spezifikation des nicht saisonalen Teils des ARIMA-Modells: Die drei Komponenten (p, d, q) sind die AR-Reihenfolge, der Differenzierungsgrad und die MA-Reihenfolge." Schauen Sie sich auch die Beispiele an und Sie können immer selbst herumspielen. Es gibt auch gute Bücher, die eine Einführung in die Zeitreihenanalyse in R. Shumway / Stoffer geben .

Christoph_J

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people.duke.edu/~rnau/411arim.htm , die eine sehr gute Beschreibung zu p, d, q und zur Ermittlung der Werte für jedes Element enthält. Hyndman, einer der Entwickler

DanTheMan,

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Was bedeutet ARIMA (1, 0, 12)?

Speziell für Ihr Modell bedeutet ARIMA (1, 0, 12), dass Sie eine Antwortvariable (Y) beschreiben, indem Sie ein Auto-Regressive-Modell 1. Ordnung und ein Moving Average-Modell 12. Ordnung kombinieren. Eine gute Möglichkeit, darüber nachzudenken, ist (AR, I, MA). So sieht Ihr Modell in einfachen Worten wie folgt aus:

Y = (Auto-Regressive-Parameter) + (Moving Average-Parameter)

Die 0 zwischen der 1 und der 12 stellt den 'I'-Teil des Modells dar (den integrativen Teil) und gibt ein Modell an, bei dem Sie die Differenz zwischen Antwortvariablendaten ermitteln. Dies kann mit instationären Daten erfolgen und es scheint nicht so, als ob Sie damit zu tun haben, also können Sie es einfach ignorieren.

Der Link, den DanTheMan gepostet hat, zeigt eine nette Mischung von Modellen, die Ihnen helfen könnten, Ihre zu verstehen, indem Sie sie mit denen vergleichen.
Welche Werte können p, d, q zugewiesen werden?

Viele verschiedene ganze Zahlen. Es gibt Diagnosetests, mit denen Sie versuchen können, die besten Werte für p, d, q zu finden (siehe Teil 3).
Was ist der Prozess, um die Werte von p, d, q zu finden?

Es gibt eine Reihe von Möglichkeiten, und ich beabsichtige nicht, dass dies vollständig ist:
- Betrachten Sie ein Autokorrelationsdiagramm der Daten (hilft, wenn das Moving Average (MA) -Modell geeignet ist).
- Betrachten Sie ein partielles Autokorrelationsdiagramm der Daten (hilft, wenn das AutoRegressive (AR) Modell geeignet ist).
- Sehen Sie sich das erweiterte Autokorrelationsdiagramm der Daten an (hilft, wenn eine Kombination aus AR und MA benötigt wird).
- Probieren Sie Akaikes Information Criterion (AIC) an einer Reihe von Modellen aus und untersuchen Sie die Modelle mit den niedrigsten AIC-Werten
- Probieren Sie das Schwartz Bayesian Information Criterion (BIC) aus und untersuchen Sie die Modelle mit den niedrigsten BIC-Werten
Ohne zu wissen, wie viel mehr Sie wissen müssen, kann ich nicht viel weiter gehen, aber wenn Sie weitere Fragen haben, können Sie diese gerne stellen und vielleicht kann ich oder jemand anderes helfen.

* Bearbeiten : Alle hier aufgeführten Möglichkeiten zum Auffinden von p, d, q finden Sie im R-Paket TSA, wenn Sie mit R vertraut sind.

Dan
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können Sie für Python vorschlagen, wie man den richtigen Wert für p, d, q findet

debaonline4u

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order(p,d,q) $\phi(B)(1-B)^d X_t=\theta(B)Z_t$ $B$ $\phi(B)=1-\phi_1B-\dots-\phi_pB^p$ $\theta(B)=1+\theta_1B+\dots+\theta_qB^q$

Der beste Weg, um p, d, qWerte in R zu finden , ist die Verwendung von auto.arimafunction from library(forecast). Zum Beispiel auto.arima(x, ic = "aic"). Weitere Informationen finden Sie hier ?auto.arima.

Alpha
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