我正在尝试使用Arima模型,并根据AIC查看哪种顺序是最好的 我有以下声明,我的问题是如何显示模型的顺序,因为它只是给我AIC值而无法确定哪个模型, mid.ts是由xts创建的时间序列 数据如下:
mid.ts=
deltao
Jan 1751 -41.23
Jan 1754 -41.10
Jan 1756 -40.25
Jan 1759 -43.61
Jan 1761 -41.54
Jan 1764 -39.79
Jan 1766 -39.63
Jan 1769 -40.74
Jan 1771 -42.63
Jan 1774 -39.47
Jan 1776 -40.30
Jan 1778 -40.30
Jan 1781 -41.56
library(forecast)
for(d in 0:1){
for(p in 0:9){
for(q in 0:9){
fit=Arima(mid.ts,order=c(p,d,q))
print(AIC(fit))
}
}
}
答案 0 :(得分:1)
您可以通过以下两种方式实现:
基于打印参数和AIC。在这里,你必须目视检查哪种模型最好,这是耗时的,而不是一个好方法。
library(forecast)
for(d in 0:1){
for(p in 0:9){
for(q in 0:9){
fit=Arima(mid.ts,order=c(p,d,q))
print(paste0("AIC is ", AIC(fit), " for d = ", d, ", p = ", p, " and q = ", q))
}
}
}
将模型参数保存在数据框中,然后使用代码查找最佳参数。我赞成这种方法,因为它涉及的工作量较少。
library(forecast)
modelAIC <- data.frame()
for(d in 0:1){
for(p in 0:9){
for(q in 0:9){
fit=Arima(mid.ts,order=c(p,d,q))
modelAIC <- rbind(modelAIC, c(d,p,q,AIC(fit))) #
}
}
}
names(modelAIC) <- c("d", "p", "q", "AIC")
rowNum <- which(modelAIC$AIC==max(modelAIC$AIC))
modelAIC[rowNum,]#Required model parameters