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acfとpcfを使用してデータセットを分析し、arimaを使用する必要があることを確認しました。有馬が実行され、係数を提供します。次に、これを使用してランダムな値を予測します。私が正しく理解しているので、予測または予測の予測は期待値です。ただし、元のデータで観察されたように、この予測の周囲に正規分布するランダムな値を作成する必要があります。どうすればこれを簡単に処理できますか？

ありがとう！最高、F！

> summary(arima_res)
      Length Class  Mode     
coef        4    -none- numeric  
sigma2      1    -none- numeric  
var.coef   16    -none- numeric  
mask        4    -none- logical  
loglik      1    -none- numeric  
aic         1    -none- numeric  
arma        7    -none- numeric  
residuals 852    ts     numeric  
call        3    -none- call     
series      1    -none- character
code        1    -none- numeric  
n.cond      1    -none- numeric  
model      10    -none- list
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forecastパッケージを使用します。次に、simulate(fit)where fitis the output fromarima()またはを使用しArima()ます。簡単な例を次に示します。

library(forecast)
fit <- Arima(USAccDeaths,order=c(0,1,1),seasonal=c(0,1,1))
plot(USAccDeaths,xlim=c(1973,1980),ylim=c(6000,12000))
for(i in 1:10)
  lines(simulate(fit,nsim=24),col="blue")

シミュレートされた値の平均は、 によって生成されたポイント予測に等しくなりますforecast(fit)。シミュレートされた値のパーセンタイルは、同じ方法で取得された予測間隔に等しくなります。(これはシミュレーションであるため正確ではありませんが、漸近的です。)

于 2012-06-13T01:16:27.320 に答える