ETS と自己回帰モデルを使用して最適な複合モデルを自動的に選択するコードを書きたいと思います。選択の基準とすべき基準は何ですか?
また、R の予測パッケージから AR 項と対応する係数の数を推測するために auto.arima 関数を使用している場合、入力系列は必ず定常である必要がありますか? または d の値が自動的に選択されるため、非定常モデルが返されますか?
ありがとう、パニ
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ヘルプページを読んでいただけると助かります。ets() と auto.arima() で提供されるヘルプは非常に詳細で、必要な情報が含まれています。
お好みの基準を使用してください。ets() のデフォルトの基準は AIC です。これは、Leave-one-out 交差検証と漸近的に同等であるため、予測に適しています。AICc は AIC の小サンプル補正であるため、ほぼ間違いなくわずかに優れています。
auto.arima() は、ユニットルート テストを使用して d 値を選択します。したがって、データは平均して定常である必要はありません。ただし、Samik R. が指摘したように、分散を安定させるための変換を見つける試みはありません。
于 2010-06-28T23:37:55.280 に答える
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あなたの質問の2番目の部分に答えてみます。シリーズが平均定常である必要はありません。シリーズが非定常平均であると判断した場合、auto.arima は適切な数の差を見つけます。ただし、シリーズは分散定常である必要があります。auto.arima は、シリーズの分散を「定常化」するための累乗変換を行いません。
于 2010-06-28T22:46:44.170 に答える