Question

我会在SARIMAX中将温度作为外生变量的R模型拟合。我可以使用xreg中的package TSA函数执行此操作吗？我认为这个模型适合：

fit1 = arima(x, order=c(p,d,q), seasonal=list(order=c(P,D,Q), period=S), xreg=temp)

是正确的还是我必须使用R的其他功能？如果它不正确：我应该使用哪些步骤？

感谢。

Answer 1

查看预测包，非常棒：

   # some random data
   x <- ts(rnorm(120,0,3) + 1:120 + 20*sin(2*pi*(1:120)/12), frequency=12)
   temp = rnorm(length(x), 20, 30)

   require(forecast)
   # build the model (check ?auto.arima)
   model = auto.arima(x, xreg = data.frame(temp = temp))

   # some random predictors
   temp.reg = data.frame(temp = rnorm(10, 20, 30))

   # forecasting
   forec = forecast(model, xreg = temp.reg)

   # quick way to visualize things
   plot(forec)

  # model diagnosis
  tsdiag(model)

  # model info
  summary(forec)

Answer 2

我不建议您使用auto.arima（）。根据您想要适合的型号，它可能会返回不良结果，例如在处理一些复杂的SARIMA模型时，手动完成的模型与使用auto.arima（）的模型之间的区别是显而易见的，auto.arima（）甚至不返回白噪声创新（正如预期的那样），当然，手动配合也是如此。

R中的SARIMAX模型

2 个答案: