r语言arimax函数怎么预测

Python016

r语言arimax函数怎么预测,第1张

举一个例子吧，比如月度的数据，就是周期为12，它有季节影响。

先对其1阶12步差分，通过看acf pac f看是简单加法模型，还是乘法季节模型

如果是乘法模型那就要对季节部分模拟arima模型

季节部分的arima是以周期位置的acf pacf 确定其模型参数 ar ma

seasonal=list(order=c(_,1,_)，period=_)周期是默认的

------------------------------------------------------------

教你一个简单的方法：

forecast包，auto.arima( ) 直接拟合，就会给出系统认为的arima模型的各个参数。

然后 forecast（ h=预测期数）行了。

这是对外行人来说的，

但是如果你真的想学好的话，还需要对模型进行着各种检验，特别是残差。

用forecast包中的auto.arima自动拟合Arima模型会显示一串结果，最后一个结果就是Best model: ARIMA(0,0,0)(0,1,0)[12] with drift，说明该结果是最好的拟合结果。结果说明一个AR(0),MA(0)和季节差分一次的Arima模型。

数据不正确。

arima是Hyndman-Khandakar算法的一个变种，它结合了单位根检验，最小化AICc和MLE等评价标准来获得一个ARIMA模型。不出现参数可能是因为提供的数据不正确，函数无法正常运行。