r - ARIMA前の時系列オブジェクトへの変換

Question

auto.arima() を実行する前に、csv ファイルを時系列オブジェクトに変換することは常に必須ですか?

x<-read.csv(c://text.csv)
text<-ts(x,frequency=12, start=c(1946,1))
test<-auto.arima(text)

有馬は変身必須なの？

Also, is there any minimum number of past lagged terms required for performing effective forecasting through ARIMA?

Answer 1

あなたの16行目のソースコードではauto.arimaを読むことができるx <- as.ts(x)ので、関数は最初にデータを時系列オブジェクトに変換するので、時系列オブジェクトを提供することは必須ではありません.

ラグの数はパフォーマンス基準 (主に AIC) を使用して決定され、手順はラグ 0 から始まり、最大許容ラグ次数まで上がります。