ARIMA'daki p, d, q değerleri nedir?

27

Gelen arimane R fonksiyonu, order(1, 0, 12)ortalama? Atanabilecek değerler nelerdir p, d, qve ne işlem bu değerleri bulmak için nedir?

r time-series arima

— Kalyani
kaynak

2

Eğer yazarsanız ?arimakonsoluna, fonksiyonun yardım sayfasını olsun. Seçeneğe göre, order"ARIMA modelinin mevsimsel olmayan kısmının bir özelliği: üç bileşen (p, d, q) AR sırası, farklılık derecesi ve MA sırasıdır." Ayrıca, örnekleri inceleyin ve her zaman kendiniz oynayabilirsiniz. R de zaman serisi analizine giriş yapan iyi kitaplar da var. Shumway / Stoffer sadece bir tanesi.

— Christoph_J

4

people.duke.edu/~rnau/411arim.htm , p, d, q ve her biri için değerlerin nasıl belirleneceği hakkında çok iyi bir açıklama verir. R için Tahmini paketini yapanlardan biri olan Hyndman'ın ayrıca otexts.com/fpp/8

— DanTheMan

34

ARIMA (1, 0, 12) ne anlama geliyor?

Modeliniz için özel olarak, ARIMA (1, 0, 12), bir 1. dereceden Auto-Regressive modelini ve 12. dereceden bir Hareketli Ortalama modelini birleştirerek bazı yanıt değişkenini (Y) tanımladığınız anlamına gelir. Bunu düşünmenin iyi bir yolu (AR, I, MA). Bu, modelinizin aşağıdaki gibi görünmesini sağlar:

Y = (Otomatik Gerileme Parametreleri) + (Hareketli Ortalama Parametreler)

1 ve 12 arasındaki 0, modelin 'I' kısmını (Bütünleştirici kısım) temsil eder ve yanıt değişkeni verileri arasındaki farkı aldığınız bir modeli gösterir - bu, durağan olmayan verilerle yapılabilir. ve bununla ilgileniyor gibisin, görmezden gelebilirsin.

DanTheMan'ın yayınladığı bağlantı, kendinizinkini karşılaştırarak sizin anlamanıza yardımcı olabilecek güzel bir model karışımını gösterir.
P, d, q'ya hangi değerler atanabilir?

Çok sayıda farklı tam sayı. En iyi p, d, q değerlerini bulmaya çalışmak için yapabileceğiniz tanı testleri vardır (bkz. Bölüm 3).
P, d, q değerlerini bulma süreci nedir?

Bir çok yol var, ve bunun çok ayrıntılı olacağını düşünmüyorum:
- Verilerin otomatik korelasyon grafiğine bakın (Hareketli Ortalama (MA) modelinin uygun olması durumunda yardımcı olacaktır)
- Verilerin kısmi bir otokorelasyon grafiğine bakın (AutoRegressive (AR) modelinin uygun olması durumunda yardımcı olacaktır)
- Verilerin genişletilmiş otomatik korelasyon çizelgesine bakın (AR ve MA kombinasyonuna ihtiyaç duyulduğunda yardımcı olacaktır)
- Akaike'nin Bilgi Kriterini (AIC) bir dizi modelde deneyin ve en düşük AIC değerine sahip modelleri araştırın
- Schwartz Bayesian Bilgi Kriterini (BIC) deneyin ve en düşük BIC değerlerine sahip modelleri araştırın
Bilmeniz gereken daha fazla şeyi bilmeden, daha fazla ileri gidemem, ama daha fazla sorunuz varsa, sormaya çekinmeyin ve belki ben veya bir başkası yardımcı olabilir.

* Düzenleme : Burada listelediğim p, d, q bulma yöntemlerinin tümü, R'ye aşina iseniz, R TSA paketinde bulunabilir.

— Dan
kaynak

python için doğru p, d, q değerini nasıl bulacağınızı önerebilir misiniz

— debaonline4u

6

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

p, d, qR de değerleri bulmanın en iyi yolu, auto.arimaişlevini kullanmaktır library(forecast). Örneğin, auto.arima(x, ic = "aic"). Daha fazla bilgi için arayın ?auto.arima.

— Alfa
kaynak