Quelles sont les valeurs p, d, q dans ARIMA?

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Dans la arimafonction dans R, qu'est-ce que cela order(1, 0, 12)signifie? Quelles sont les valeurs qui peuvent être assignées à p, d, qet quel est le processus pour trouver ces valeurs?

r time-series arima kalyani
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Si vous tapez ?arimadans la console, vous obtenez la page d'aide de la fonction. Par rapport à l'option order, il dit: "Une spécification de la partie non saisonnière du modèle ARIMA: les trois composantes (p, d, q) sont l'ordre AR, le degré de différenciation et l'ordre MA." Consultez également les exemples et vous pourrez toujours jouer avec vous-même. Il existe également de bons livres qui donnent une introduction à l'analyse des séries chronologiques dans R. Shumway / Stoffer en est un.
Christoph_J
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people.duke.edu/~rnau/411arim.htm qui donne une très bonne description des p, d, q et comment calculer les valeurs pour chacun. Hyndman, qui a été l'une des personnes qui a créé le package Forecast for R, a également un livre gratuit qui couvre le sujet otexts.com/fpp/8
DanTheMan

Réponses:

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  1. Que signifie ARIMA (1, 0, 12)?

    Spécifiquement pour votre modèle, ARIMA (1, 0, 12) signifie que vous décrivez une variable de réponse (Y) en combinant un modèle auto-régressif du 1er ordre et un modèle de moyenne mobile du 12e ordre. Une bonne façon d'y penser est (AR, I, MA). Cela donne à votre modèle l'apparence suivante, en termes simples:

    Y = (paramètres auto-régressifs) + (paramètres de moyenne mobile)

    Le 0 entre le 1 et le 12 représente la partie 'I' du modèle (la partie intégrative) et cela signifie un modèle où vous prenez la différence entre les données variables de réponse - cela peut être fait avec des données non stationnaires et il ne semble pas que vous ayez affaire à cela, vous pouvez donc simplement l'ignorer.

    Le lien que DanTheMan a publié montre un joli mélange de modèles qui pourraient vous aider à comprendre le vôtre en le comparant à ceux-ci.

  2. Quelles valeurs peuvent être attribuées à p, d, q?

    Beaucoup de nombres entiers différents. Il existe des tests de diagnostic que vous pouvez faire pour essayer de trouver les meilleures valeurs de p, d, q (voir partie 3).

  3. Quel est le processus pour trouver les valeurs de p, d, q?

    Il y a plusieurs façons, et je ne veux pas que cela soit exhaustif:

    • regarder un graphique d'autocorrélation des données (aidera si le modèle de moyenne mobile (MA) est approprié)
    • regarder un graphique d'autocorrélation partielle des données (aidera si le modèle AutoRegressive (AR) est approprié)
    • regardez le tableau d'autocorrélation étendu des données (aidera si une combinaison de AR et MA est nécessaire)
    • essayez le critère d'information d'Akaike (AIC) sur un ensemble de modèles et étudiez les modèles avec les valeurs AIC les plus faibles
    • essayez le critère d'information bayésien de Schwartz (BIC) et étudiez les modèles avec les valeurs BIC les plus faibles

    Sans savoir ce que vous devez savoir de plus, je ne peux pas aller plus loin, mais si vous avez plus de questions, n'hésitez pas à demander et peut-être que moi, ou quelqu'un d'autre, pouvons vous aider.

* Edit : Toutes les façons de trouver p, d, q que j'ai énumérées ici peuvent être trouvées dans le package R TSA si vous êtes familier avec R.

Dan
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pour python, pouvez-vous suggérer comment trouver la valeur correcte de p, d, q
debaonline4u
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order(p,d,q)ϕ(B)(1-B)réXt=θ(B)ZtBϕ(B)=1-ϕ1B-⋯-ϕpBpθ(B)=1+θ1B+⋯+θqBq

La meilleure façon de trouver des p, d, qvaleurs dans R est d'utiliser la auto.arimafonction à partir de library(forecast). Par exemple auto.arima(x, ic = "aic"),. Pour plus d'informations, recherchez ?auto.arima.

Alpha
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