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ARMAモデルの係数をサンプルで較正した後のRで、サンプル外の別のデータセットで同じ係数を使用した結果として生じるエラーをどのように生成できますか？

insampにサンプルシリーズの私のものが含まれているとしましょう。次のように入力してARMA（5,2）を調整します。

    det_fit = arima(insamp , c(5,0,2));

次に、アウトサンプシリーズのエラーを計算します（シリーズをインサンプとアウトサンプの2つに任意に分割しました）。

モデルがAR（5）の場合、これは私が行ったことです。

    detrended_outsamp_forecast_ts = det_fit$coef["intercept"] + 
    det_fit$coef["ar1"] * c(rep(NA,1), outsamp)  + 
    det_fit$coef["ar2"] * c(rep(NA,2), outsamp) +
    det_fit$coef["ar3"] * c(rep(NA,3), outsamp) +
    det_fit$coef["ar4"] * c(rep(NA,4), outsamp) +
    det_fit$coef["ar5"] * c(rep(NA,5), outsamp);

これは非常に長く、一般的ではありません。

ARMA係数を任意の時系列に適用する関数を書いた人はいますか？

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library(forecast)
det_fit <- Arima(insamp, order=c(5,0,2))
new_fit <- Arima(outsamp, model=det_fit)
于 2012-08-02T02:16:09.270 に答える