适合ARIMA模型

Question

我有一个动物园时间序列对象vels：

2011-05-01 00:00:00 7.52
2011-05-01 00:10:00 7.69
2011-05-01 00:20:00 7.67
2011-05-01 00:30:00 7.52
2011-05-01 00:40:00 7.38
2011-05-01 00:50:00 7.56
2011-05-01 01:00:00 7.41
2011-05-01 01:10:00 7.11
2011-05-01 01:20:00 7.23
2011-05-01 01:30:00 7.31

我想要适合Arima模型，但我不知道如何自动查找订单。

PS：我读过我必须使用arima.sim，但我认为你必须在该功能中输入命令。

Answer 1

您不需要arima.sim()，用于从指定的ARIMA模型进行模拟，而不是估计一个参数。

查看预测包中的auto.arima()功能。 CRAN上的软件包网页为here。您需要通过 zoo 包中提供的"zoo"方法将"ts"对象强制转换为as.ts()类对象，因为这是基础拟合函数期望提供arima()。

?auto.arima的示例是：

> fit <- auto.arima(WWWusage)
> fit
Series: WWWusage 
ARIMA(1,1,1)                    

Coefficients:
         ar1     ma1
      0.6504  0.5256
s.e.  0.0842  0.0896

sigma^2 estimated as 9.793:  log likelihood=-254.15
AIC=514.3   AICc=514.55   BIC=522.08

现在fit包含所选订单。然后可以产生模型诊断，例如，通过tsdiag(fit)：

时间序列加上通过plot(forecast(fit, h = 20))生成的接下来20个观测值的n-ahead预测：