ARIMA में मान, p, d, q क्या हैं?

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में arimaआर में समारोह, क्या करता है order(1, 0, 12)मतलब? मानों को सौंपा जा सकता क्या हैं p, d, q, और क्या प्रक्रिया उन मूल्यों को खोजने के लिए किया जाता है?

r time-series arima

— कल्याणी
स्रोत

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यदि आप ?arimaकंसोल में टाइप करते हैं, तो आपको फ़ंक्शन का सहायता पृष्ठ मिलता है। विकल्प के अनुसार order, यह कहता है: " एआरआईएमए मॉडल के गैर-मौसमी हिस्से का एक विनिर्देश: तीन घटक (पी, डी, क्यू) एआर क्रम, अलग-अलग डिग्री और एमए क्रम हैं।" इसके अलावा, उदाहरण देखें और आप हमेशा अपने आसपास खेल सकते हैं। वहाँ भी अच्छी किताबें हैं जो आर। शुमवे / स्टोफ़र में टाइम सीरीज़ विश्लेषण का परिचय देती हैं ।

— Christoph_J

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People.duke.edu/~rnau/411arim.htm जो p, d, q और प्रत्येक के लिए मान ज्ञात करने के तरीके पर बहुत अच्छा विवरण देता है। Hyndman जो आर के लिए पूर्वानुमान पैकेज बनाने वाले लोगों में से एक थे, उनके पास एक मुफ्त पुस्तक भी है जो विषय otexts.com/fpp/8

— DanTheMan

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ARIMA (1, 0, 12) का क्या अर्थ है?

विशेष रूप से आपके मॉडल के लिए, ARIMA (1, 0, 12) का अर्थ है कि आप 1 ऑर्डर ऑटो-रिजेक्टिव मॉडल और 12 वें ऑर्डर मूविंग एवरेज मॉडल को मिलाकर कुछ प्रतिक्रिया चर (Y) का वर्णन कर रहे हैं। इसके बारे में सोचने का एक अच्छा तरीका है (AR, I, MA)। यह आपके मॉडल को सरल शब्दों में निम्नलिखित देखता है:

Y = (ऑटो-रिजेक्टिव पैरामीटर्स) + (मूविंग एवरेज पैरामीटर्स)

1 और 12 के बीच का 0 मॉडल के 'I' भाग (इंटीग्रेटिव भाग) को दर्शाता है और यह एक मॉडल को दर्शाता है जहां आप प्रतिक्रिया चर डेटा के बीच अंतर कर रहे हैं - यह गैर-स्थिर डेटा के साथ किया जा सकता है और ऐसा नहीं लगता कि आप उससे निपट रहे हैं, इसलिए आप इसे अनदेखा कर सकते हैं।

DanTheMan द्वारा पोस्ट किया गया लिंक उन मॉडलों का एक अच्छा मिश्रण दिखाता है जो आपकी तुलना करने में आपकी मदद कर सकते हैं।
P, d, q को कौन से मान सौंपे जा सकते हैं?

विभिन्न पूर्ण संख्याओं के बहुत सारे। ऐसे नैदानिक परीक्षण हैं जो आप पी, डी, क्यू (भाग 3 देखें) के सर्वोत्तम मूल्यों को खोजने की कोशिश कर सकते हैं।
पी, डी, क्यू के मूल्यों को खोजने के लिए प्रक्रिया क्या है?

कई तरीके हैं, और मैं इसे पूरा नहीं करना चाहता:
- डेटा के आटोक्लेरेशन ग्राफ को देखें (मूविंग एवरेज (MA) मॉडल उपयुक्त है तो मदद करेगा)
- डेटा के एक आंशिक स्वायत्तता ग्राफ को देखें (यदि AutoRegressive (AR) मॉडल उपयुक्त है)
- डेटा के विस्तारित ऑटोकैरेलेशन चार्ट को देखें (यदि एआर और एमए के संयोजन की आवश्यकता है, तो मदद मिलेगी)
- मॉडल के एक सेट पर Akaike की सूचना मानदंड (AIC) का प्रयास करें और सबसे कम AIC मान वाले मॉडल की जांच करें
- श्वार्ट्ज बेयसियन इंफॉर्मेशन क्रैशन (बीआईसी) की कोशिश करें और सबसे कम बीआईसी मूल्यों वाले मॉडल की जांच करें
यह जानने के बिना कि आपको और कितना जानने की आवश्यकता है, मैं बहुत आगे नहीं जा सकता, लेकिन यदि आपके पास अधिक प्रश्न हैं, तो बेझिझक पूछें और शायद मैं, या कोई और, मदद कर सकता है।

* संपादित करें : पी, डी, क्यू को खोजने के सभी तरीके जो मैंने यहां सूचीबद्ध किए हैं वे आर पैकेज टीएसए में पाए जा सकते हैं यदि आप आर से परिचित हैं।

— सज्जन
स्रोत

अजगर के लिए, क्या आप सुझाव दे सकते हैं कि सही p, d, q मान कैसे खोजें

— debaonline4u

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order(p,d,q)इसका मतलब है, कि आपके पास एक ARIMA (p, d, q) मॉडल है: , जहां एक लैग ऑपरेटर है और भी । $\phi(B)(1-B)^d X_t=\theta(B)Z_t$ $B$ $\phi(B)=1-\phi_1B-\dots-\phi_pB^p$ $\theta(B)=1+\theta_1B+\dots+\theta_qB^q$

p, d, qR में मान ज्ञात करने का सबसे अच्छा तरीका है auto.arimaफ़ंक्शन का उपयोग करना library(forecast)। उदाहरण के लिए, auto.arima(x, ic = "aic")। अधिक जानकारी के लिए देखें ?auto.arima।

— अल्फा
स्रोत