Question

如何检查RMSE中单独的ARIMA(p,d,q)。如果我用arima.sim这样模拟时间序列数据。

wn <- rnorm(10, mean = 0, sd = 1)
ar <- wn[1:2]
for (i in 3:10){
  ar<-arima.sim(n=10,model=list(ar=-0.7048,order=c(1,1,0)),start.innov=4.1,n.start=1,innov=wn)
}
ar <-ar[-1]

我尝试过下面的r代码：

mis <- auto.arima(ar)
summary(auto.arima(ar))
mod1 <- auto.arima(ar)
refit <- Arima(ar, model=mod1)
acu<-accuracy(refit)
acu$

我想要一个类似rmse<-function(mis,...)的函数，仅输出RMSE的值

Answer 1

您需要的只是acu[1, 2]，但如果您需要一个功能：

library(forecast)
set.seed(100)
wn <- rnorm(10, mean = 0, sd = 1)
ar <- wn[1:2]
for (i in 3:10){
  ar<-arima.sim(n=10,model=list(ar=-0.7048,order=c(1,1,0)),start.innov=4.1,n.start=1,innov=wn)
}
ar <-ar[-1]
ar

mis <- auto.arima(ar)
acu <- accuracy(mis)
acu
#                       ME      RMSE      MAE      MPE  MAPE      MASE      ACF1
# Training set -0.06866332 0.5832581 0.510061 -15.2432 52.34 0.2901498 0.5778458

acu[1, 2]
# [1] 0.5832581

rmse_mis_fun <- function(x) {
  a <- accuracy(x)
  a[1, 2]
}

rmse_mis_fun(mis)
# [1] 0.5832581

能够通过ar可能是更有用的功能：

rmse <- function(x) {
  m <- auto.arima(x)
  acu <- accuracy(m)
  acu[1, 2]
}

rmse(ar)
# [1] 0.5832581

如何使用auto.arima函数使用R对时间序列数据使用AR.MA专门检查ARIMA中AR或MA的RMSE值

1 个答案: