我正在比较两个模型,一个是指数平滑,另一个是ARIMA。
对于这个特定的分配,我比较两个模型的MSE就足够了。
那么如何计算ARIMA程序的MSE?
这是这个艰苦的课程的最后一个任务,非常感谢帮助!
答案 0 :(得分:0)
proc arima
没有专门输出MSE,但proc model
确实输出了MSE。您可以使用proc model
和%AR
and %MA
macros.
proc model data=have;
endo y;
id date;
y = mu;
%AR(AR, 1, y, m=ML);
%MA(MA, 1, y, m=ML);
fit y;
run;
这指定了ML估计的ARMA(1,0,1)模型,其截距为mu
。
proc model
将输出模型的MSE。请注意,%MA
必须在%AR
之后,%AR
和%MA
宏必须在等式之后。
如果您需要更复杂的滞后结构,可以在任一宏中指定其他选项:
%AR(AR, 3, y, 1 3, M=ML)
这将使用滞后1和3的子集创建秩为3的ML估计AR变量,其变量前缀为AR
。
以下是sashelp.air
使用%AR
宏的输出示例: