R에서 auto.arima는 계절성을 포착하지 못했습니다.

Question

auto.arima()은 시리즈가 존재하지 않음을 알 수 있지만 시즌 시리즈 구성 요소를 제공하지 않습니다. 이 함수는 계절 (5,0,0)의 ARIMA 모델을 제공하지 않습니다. 그래서, 그 모델을 사용하여 예측하려고 할 때, 그것은 단지 평균을 제공합니다. 시계열은 호주 멜버른의 일일 최저 기온 10 년간입니다. TS 오브젝트 데이터로 사용하여 시도

`

library(readr) 

temp <- read_csv("~/Downloads/Melbourne Minimum Temp.csv", 
       col_types = cols(Date = col_date(format = "%m/%d/%y"), 
            Temp = col_number())) 

t <- ts(temp$Temp, start = temp$Date\[1], end = temp$Date[nrow(temp)]) 

auto.arima(t, trace = T) 

`

Click this link to see the data and the auto.arima forecast

, XTS 개체로 한 벡터로서.

Answer 1

Rob Hyndman의 평소와 같이 잘 설명 된 내용을보고하십시오.

https://robjhyndman.com/hyndsight/dailydata/

말한다 (정확히 페이지 blockquoting) 귀하의 질문에 대한 관련 부분 :이 필요할 수 있습니다 다음

시계열 년 이상에 걸릴 정도로 긴, 을 연간 계절성뿐만 아니라 주간 계절성을 허용합니다. 이 경우 TBATS와 같은 다중 계절 모델은 이 필요합니다.

y <- msts(x, seasonal.periods=c(7,365.25)) 
fit <- tbats(y) 
fc <- forecast(fit) 
plot(fc) 

이

는 매주 패턴뿐만 아니라 이상 연간 패턴을 캡처합니다. 기간 365.25는 평균 년 길이로 윤년에는 을 허용합니다. 일부 국가에서는 대체 또는 추가 연도 인 이 필요할 수 있습니다.

나는 그것이 정확히 당신이 원하는 것이라고 생각합니다.

내가 단순히 MSTS

y <- msts(x[1:1800], seasonal.periods=c(7,365.25)) 

와 시계열을 만들려고, 직접에) (

다음 auto.arima를 실행 (나는 빠를 반으로 시계열 컷) D와 계절 요소를 강요하는 것은 = 1

fc = auto.arima(y,D=1,trace=T,stepwise = F) 

그것이 .. 시간이 걸릴 것입니다 내가 단계적으로 설정하기 때문에 = (FALSE 당신은 당신이 근사값을 설정할 수있는 바로 가기없이 모든 조합을보고 싶다면 = FALSE 뿐만 아니라)

Series: y 
ARIMA(1,0,3)(0,1,0)[365] 

Coefficients: 
     ar1  ma1  ma2  ma3 
     0.9036 -0.3647 -0.3278 -0.0733 
s.e. 0.0500 0.0571 0.0405 0.0310 

sigma^2 estimated as 12.63: log likelihood=-3854.1 
AIC=7718.19 AICc=7718.23 BIC=7744.54 

하고 예측

for_fc = forecast(fc) 
plot(for_fc) 

내가 플롯 (for_fc) 의 출력의 상단에 전체 시계열 (빨간색)와 그림을 추가하고 그것은 보인다 괜찮은 일 -하지만 그것은 단지 빠른 테스트였습니다.