0
R에서 timeseries 데이터 세트로 작업하고 있습니다. 여러 모델을 제안해야하는데 그 중 하나는 armasubsets를 사용해야합니다 (auto.arima()와 같은 함수가 있음을 알고 있지만 여전히이 플롯을 활용해야합니다.). 이 암맥을 R의 부분 집합으로 해석하겠습니까? 
R에서 ARMA 하위 집합을 해석하는 방법 (보다 복잡한 시계 모델에 대해)?
BIC 값이 10보다 높기 때문에 나는 다섯 번째 줄을 구체적으로 생각하고 있었고, BIC를 최소화하려고했지만,이 작은 차이는 위쪽에서 다섯 번째 줄이 사실이라고 정당화 될 것이라고 생각했습니다. 이 플롯에서 지정한 다른 잠재적 인 모델보다 훨씬 간단합니다. 따라서 지연 5, 11, 12에서 AR 구성 요소, 지연 1에서 MA 구성 요소를 어떻게 해석 할 수 있습니까?
이 그림은 다음 그림과 같이 해석됩니다. 
5 번 행에 대해 생각하고있었습니다. -220의 BIC 값으로 낮 춥니 다.
그래, 나는 그 기능을 사용하려고 생각하고 있었다. 그러나 나는 확신 할 수 없다. 내가 질문에 제공 한 매개 변수를 어떻게 지정 하겠는가? 요약하면 AR 컴포넌트의 lag 10, 11, 12가 중요하므로 p = 3으로 설정하더라도 이러한 지연이 고려되는지 구체적으로 어떻게 확인할 수 있습니까? 또한 5와 12 둘 다 모델의 MA 부분에서 중요합니다. 그래서 다른 것들은 고려하지 않고 그러한 지연을 고려해야합니다. 또한 모델의 계절적 부분에 대해 지정해야한다고 생각하는 기간 입력을 포함하지 않았습니다. –
@JaneSully AR 용어를 건너 뛸 수는 없다고 생각합니다. 또한 arima는 사용하지 않았고 예측 기능 만 사용했지만 ts 객체에서 기간을 얻을 수 있다고 생각합니다. – Kristofersen
@ JaneSully 당신은 BIC를 사용하여 auto.arima를 실행하고 ic = "BIC"를 함수에 추가하기 만하면됩니다. 그것은 당신이 찾고있는 것을 줄 것입니다. – Kristofersen