Question

我在这里创建了一个日常数据模型：

age

输出如下：

myts <- ts(data[2], frequency = 7)
fit <- auto.arima(myts)

如何获取仅训练集错误度量的数据帧。

最后，假设我有5种不同的模型，我希望最终输出看起来像这个数据帧：

Series: myts 
ARIMA(2,1,1)(2,0,0)[7]                    

Coefficients:
         ar1      ar2      ma1    sar1    sar2
      0.2874  -0.0422  -0.9349  0.0015  0.1397
s.e.  0.0586   0.0598   0.0293  0.0546  0.0812

sigma^2 estimated as 39.71:  log likelihood=-1188.2
AIC=2388.4   AICc=2388.63   BIC=2411.8

Training set error measures:
                     ME     RMSE      MAE       MPE     MAPE      MASE         ACF1
Training set -0.1423045 6.250017 3.605002 -2.910684 11.96048 0.7200852 -0.000295024

Answer 1

尝试使用accuracy功能。然后从RMSE中提取值以构建data.frame。如果没有一个实际的例子，很难给出更多答案。

> accuracy(fit)
                    ME     RMSE      MAE       MPE     MAPE      MASE        ACF1
Training set 0.3035616 3.113754 2.405275 0.2805566 1.917463 0.5315228 -0.01715517

> accuracy(fit)[2]
[1] 3.113754

检索数据帧中每个回归模型的均方根误差

1 个答案: