계수가있는 ARIMA 모델을 추정 할 수는 있지만 추정 된 계수를 사용하여 계열을 그리는 쉬운 방법이 있습니까? 그래서 나는 arimadax1<-auto.arima(dax1,d=2, max.order=50,max.d=2, start.q=0,max.p=5, max.q=10, trace=TRUE,ic=c("aicc","aic", "bic"))
을 GOTA
저는 저수지의 물 상승을 이전의 고도와 상류 유입의 함수로 예측하는 ARMAX 모델을 구축하려고합니다. 내 데이터는 약 0.041 일의 타임 스텝에 있지만 약간 다르며 3643 개의 시계열 포인트가 있습니다. 나는 기본 ARMAX matlab에 명령을 사용하여 시도했지만,이 오류가 무엇입니까 :이 Error using armax (line 90)
Oper
우리는 우리가 외국 통화로 평가 한 국가의 통화 환율의 샘플을 가지고 있다고 가정하자, 표본의 크기는 여기에, 229이 샘플 의 도면이다 시계열을 분석 한 후,하자 우리 가정하자 결론은 최고 수준에서이 시계열을 맞 모델에 하나 개 주문 차이 주문 후 3 회귀 모델입니다, 그래서 내가 Mdl = arima(3,1,0);
EstMdl = estimate(Md
내가 내 자기 회귀 모델 parametere 추정에 다음 코드를 사용하는 것을 시도하고있다 : Call:
ar(x = file[, 1], aic = TRUE, order.max = NULL, method = "mle")
Coefficients:
1 2 3 4 5 6 7 8
-2.3811 -3.3336 -4.3599 -4.866
import pandas as pd
import numpy as np
import statsmodels.tsa.api as smt
import pandas_datareader.data as web
start = '2007-01-01'
end = '2015-01-01'
get_px = lambda x: web.DataReader(x, 'yahoo
시계열에 대한 ARMA 예측 요약 (print arma_mod.summary())은 신뢰 구간에 대한 몇 가지 수치를 보여줍니다. 예측 된 값을 보여주는 플롯에서 예측 간격으로이 수를 사용할 수 있습니까? from statsmodels.sandbox.regression.predstd import wls_prediction_std
prstd, iv_l, i
평균이 0이 아닌 AR (1) 시계열을 시뮬레이트하는 올바른 방법을 찾지 못하는 것 같습니다. 300 하지만, arima.sim(list(order=c(1,0,0), ar=.8), n=53, mean=300, sd=21) 날 1500의 값이 부여 = I (53), 데이터 포인트 = 0.8 RHO 필요 의미한다. 예를 들면 : 1480.099 가 나는 또한
미리 감사드립니다. 이 문제는 here 및 here으로 제기되었지만 불행히도 답변이 만족스럽지 않습니다. VAR()의 'p'인수 나 arima()의 'order'인수에 래그를 입력하면 R은 지정된 값 이하의 모든 래그를 포함합니다. 그러나 특정 지연만을 원하면 어떻게해야합니까? 예를 들어, VAR에서만 1, 2, 4 래그를 원한다면 어떻게해야할까요? VAR