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私は有馬モデルに適合させようとしており、AICに基づいてどの順序が最適かを確認しようとしています.次のステートメントがあります.私の質問は、モデルの順序を表示する方法です. ,, mid.ts は xts によって作成された時系列です。データは次のとおりです。

 mid.ts= 
              deltao
   Jan 1751  -41.23
    Jan 1754 -41.10
    Jan 1756  -40.25
    Jan 1759  -43.61
    Jan 1761  -41.54
    Jan 1764  -39.79
    Jan 1766   -39.63
    Jan 1769  -40.74
    Jan 1771  -42.63
    Jan 1774  -39.47
    Jan 1776  -40.30
    Jan 1778  -40.30
    Jan 1781  -41.56

library(forecast)

for(d in 0:1){
    for(p in 0:9){
      for(q in 0:9){

 fit=Arima(mid.ts,order=c(p,d,q))
  print(AIC(fit))

      }
    }
  }
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次の 2 つの方法で実行できます。

  1. パラメータを AIC とともに出力することに基づいています。ここでは、どのモデルが最適かを視覚的に調べる必要がありますが、これは時間がかかり、良い方法ではありません。

    library(forecast)

for(d in 0:1){
  for(p in 0:9){
    for(q in 0:9){

      fit=Arima(mid.ts,order=c(p,d,q))
      print(paste0("AIC is ", AIC(fit), " for d = ", d, ", p = ", p, " and q = ", q))

    }
  }
}

  2. モデル パラメーターをデータ フレームに保存し、コードを使用して最適なパラメーターを見つけます。手間がかからないので、私はこの方法を好みます。

    library(forecast)
modelAIC <- data.frame()
for(d in 0:1){
  for(p in 0:9){
    for(q in 0:9){

      fit=Arima(mid.ts,order=c(p,d,q))
      modelAIC <- rbind(modelAIC, c(d,p,q,AIC(fit))) #
    }
  }
}
names(modelAIC) <- c("d", "p", "q",  "AIC")
rowNum <- which(modelAIC$AIC==max(modelAIC$AIC))
modelAIC[rowNum,]#Required model parameters
于 2016-02-17T05:27:44.467 に答える