以快速方式构建具有参数组合的模型

Question

我正在尝试使用一组参数在R中构建ARIMA模型。 arima函数的签名是：

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

我正在尝试参数p, q, P, Q（假设d和D固定为1）。

假设每个参数都是一个向量：

p = c(1, 2, 3)
P = c(1, 2, 3)
q = c(2, 3, 4)
Q = c(2, 3, 4)

我如何使用参数组合构建ARIMA模型？我知道嵌套循环是直观的方式，但我想有更多的R风格方法。

Answer 1

您可以将所有参数放入数据结构

params<-data.frame(p,P,q,Q,d=1,D=1,S=4)

然后你可以在行上使用lapply并在每行的环境中使用with。

lapply(1:nrow(params),function(i) with(params[i,],
  arima(x,order=c(p, d, q),seasonal=list(order=c(P, D, Q), period=S))))

如果您指的是p,P,q,Q的所有可能组合，请将参数设置为expand.grid(p=p,P=P,q=q,Q=Q)。但是，请参阅auto.arima中的forecast了解逐步方法。

Answer 2

我强烈建议您查看forecast包，特别是auto.arima函数。真的很棒。该软件包的作者甚至还有一本教科书，您可以购买或read online。

的副本

另外，我应该补充一点，使用@A会遇到麻烦。 Webb方法 - 从编程的角度来看并不是很糟糕，但是arima会进行检查以确保所提出的模型在统计上是静止的。因此，您必须edit(arima)删除该行，或提前进行测试以确保不建议使用非静态参数集，或将整个内容包装在tryCatch中。我自己完成了所有这些。最简单的方法是最终利用auto.arima中的辛勤工作。