(1)我如何解释一下,虽然数据集显示明确的下行趋势,但从这个模型的预测向上呈现出来?这也是Arima(2,0,0)的那样,这是使用的最佳Arima适合数据 auto.arima (预测包)和Arima(1,0,1)模型。 (2)Arima(1,0,0)模型的截距值是12260.298。不应该截距满足等式: C = mean * (1 - sum(AR coeffs)),在这种情况下...
plot(x,type='l') 我们将拟合具有自回归阶数 1,差分 0 度和 MA 阶数为 0 的 Arima 模型。 #Fit an AR1 model using Arima fit <- Arima(x, order = c(1, 0, 0)) summary(fit) # Series: x # ARIMA(1,0,0) with non-zero mean # # Coefficients: # ar1 intercept # 0.7040 -0.0842 #...
我们可以看到,我们的ARIMA(3,0,2)的残差是良好的表现。它们似乎也有一定的正态分布 ### Ljung-Box test### data: Residuals from ARIMA(3,0,2) with non-zero mean## Q* = 6.7928, df = 4, p-value = 0.1473### Model df: 6. Total lags used: 10 现在我们将通过对我们的ARIMA(3,0,2)模型...
我们可以看到,我们的ARIMA(3,0,2)的残差是良好的表现。它们似乎也有一定的正态分布 ## ## Ljung-Box test ## ## data: Residuals from ARIMA(3,0,2) with non-zero mean ## Q* = 6.7928, df = 4, p-value = 0.1473 ## ## Model df: 6. Total lags used: 10 现在我们将通过对我们的ARIMA...
其中Λθ是观察到的数据在参数的mle的概率。因此,如果Auto.arima函数运行N模型,其决策规则为AIC∗=min{AICi}Ni=1 诊断检查 我们可以看到,我们的ARIMA(3,0,2)的残差是良好的表现。它们似乎也有一定的正态分布 ## ## Ljung-Box test ## ## data: Residuals from ARIMA(3,0,2) with non-zero mean ...
我们可以看到,我们的ARIMA(3,0,2)的残差是良好的表现。它们似乎也有一定的正态分布 ### Ljung-Box test### data: Residuals from ARIMA(3,0,2) with non-zero mean## Q* = 6.7928, df = 4, p-value = 0.1473### Model df: 6. Total lags used: 10 现在我们...
其中Λθ是观察到的数据在参数的mle的概率。因此,如果Auto.arima函数运行N模型,其决策规则为AIC∗=min{AICi}Ni=1 诊断检查 我们可以看到,我们的ARIMA(3,0,2)的残差是良好的表现。它们似乎也有一定的正态分布 ## ## Ljung-Box test ## ## data: Residuals from ARIMA(3,0,2) with non-zero mean ...
其中Λθ是观察到的数据在参数的mle的概率。因此,如果Auto.arima函数运行N模型,其决策规则为AIC∗=min{AICi}Ni=1 诊断检查 我们可以看到,我们的ARIMA(3,0,2)的残差是良好的表现。它们似乎也有一定的正态分布 ## ## Ljung-Box test ## ## data: ResidualsfromARIMA(3,0,2)withnon-zero mean ...
我们可以看到,我们的ARIMA(3,0,2)的残差是良好的表现。它们似乎也有一定的正态分布 代码语言:javascript 复制 ## ## Ljung-Box test ## ## data:ResidualsfromARIMA(3,0,2)withnon-zero mean ##Q*=6.7928,df=4,p-value=0.1473## ## Model df:6.Total lags used:10 ...
>auto.arima(ep_m,approximation = F,stepwise = F,trace = T) ARIMA(0,0,0)(0,0,1)[24] with non-zero mean : inf ARIMA(0,0,2)(2,0,0)[24] with non-zero mean : inf ARIMA(0,0,0)(0,0,2)[24] with zero mean : Inf ARIMA(1,0,0)(1,0,0)[24] with non-zero mean : ...