आरआईएमए मॉडल के आर में मापदंडों के पी-मूल्य की गणना कैसे करें?

Question

आर में समय श्रृंखला अनुसंधान करते समय, मैंने पाया कि arima फिट किए गए मॉडल के केवल गुणांक मान और उनकी मानक त्रुटियां प्रदान करता है। हालांकि, मैं गुणांक के पी-मूल्य भी प्राप्त करना चाहता हूं।

मुझे ऐसा कोई फंक्शन नहीं मिला जो कॉफ की महत्ता प्रदान करता हो।

इसलिए मैं इसकी गणना स्वयं करना चाहता हूं, लेकिन मैं गुणांक के टी या चिस्क वितरण में स्वतंत्रता की डिग्री नहीं जानता हूं। तो मेरा सवाल यह है कि आर में फिटेड अरिमा मॉडल के गुणांकों के लिए पी-मान कैसे प्राप्त करें?

Comments

आप पी-वैल्यू क्यों चाहते हैं? AR मॉडल के गुणांकों के लिए महत्त्वपूर्ण परीक्षण विशेष रूप से सहायक नहीं होते हैं क्योंकि महत्व मॉडल क्रम का चयन करने का एक अच्छा तरीका नहीं है। इसके बजाय एआईसी का उपयोग करें।

— रोब हंडमैन

अक्सर एक से अधिक मॉडल डेटा को अच्छी तरह से फिट करते हैं। इसलिए आमतौर पर मुझे एक से अधिक डायग्नोस्टिक होना अच्छा लगता है। इसलिए अगर मैं पहले से ही pacf / acf, AIC / BIC (शायद पूर्वानुमान सटीकता) का उपयोग करता हूं और अभी भी दो मॉडलों के बीच चयन नहीं कर सकता हूं - क्या गुणांक महत्व पर भी लुक में कुछ गड़बड़ है?

— hns0l0

Answer 1

"टी वैल्यू" मानक त्रुटि के गुणांक का अनुपात है। स्वतंत्रता की डिग्री (ndf) प्रेक्षणों की संख्या होगी, जो मॉडल गुणांक में अंतर के अधिकतम क्रम को घटाता है, अनुमानित गुणांक की संख्या। "F मान" "t मान" का वर्ग होगा। संभाव्यता की गणना करने के लिए आपको एक गैर-केंद्रीय ची-स्क्वायर फ़ंक्शन को कॉल करना होगा और F मान और स्वतंत्रता की डिग्री (1, ndf) में पास होना होगा। या शायद बस एक फंक्शन लुकअप को कॉल करें।

Comments

बहुत धन्यवाद! मैंने इसे इस तरह लिखा है ... लेकिन मेरे आश्चर्य के लिए कि लगभग सभी पैरामीटर महत्वहीन हैं ... लेकिन एसएएस में यह कहा गया है कि वे महत्वपूर्ण हैं ... इसलिए मुझे संदेह है कि मेरे प्रोग्रामिंग शब्दों में कोई त्रुटि है ...।

— लीसा

मैंने क्या लिखा है: t = rep (0,5) std = rep (0,5) pvalue = rep (0,5) nobs = 369 npara = 5 के लिए (मैं 1 में: 5) {std [i] = sqrt ( fit coef [i] / std [i] pvalue [i] = 1 - pt (t [i], nobs-npara) }$var.coef[i,i]) t[i] = fit$

— लीसा

एक अवांछनीय एसएएस कार्यक्रम से परिणामों का उपयोग शायद ही सांख्यिकीय शुद्धता के प्रमाण का गठन करता है। एसएएस एक आभूषण नहीं है। 1 अप्रैल को शुरू किया गया SO-AskAnExpert पॉपअप कितना बुरा है, इसकी तर्क रणनीति में बहुत गोल है, एह।

— डीडिन

Answer 2

चूंकि arimaअनुमान के लिए अधिकतम संभावना का उपयोग करता है, इसलिए गुणांक सामान्य रूप से स्पर्शोन्मुख हैं। इसलिए गुणांक को अपनी मानक त्रुटियों से विभाजित करके z- आँकड़े प्राप्त करें और फिर p- मानों की गणना करें। यहाँ R arima पेज में पहले उदाहरण के साथ मदद पृष्ठ से उदाहरण दिया गया है :

> aa <- arima(lh, order = c(1,0,0))
> aa

Call:
arima(x = lh, order = c(1, 0, 0))

Coefficients:
         ar1  intercept
      0.5739     2.4133
s.e.  0.1161     0.1466

sigma^2 estimated as 0.1975:  log likelihood = -29.38,  aic = 64.76
> (1-pnorm(abs(aa$coef)/sqrt(diag(aa$var.coef))))*2
         ar1    intercept 
1.935776e-07 0.000000e+00 

अंतिम पंक्ति पी-मान देती है।

Comments

$H_0: coef=0.0$$H_1: coef \neq 0.0$

आप लॉग-लाइबिलिटी अनुपात के माध्यम से ऐसा कर सकते हैं, क्योंकि मॉडल को लॉग-लाइबिलिटी का उपयोग करके अनुमानित किया गया है।

— एमपिकेटस

$\lambda$$-2\lambda$$\chi^2$$n$$\infty$$n$

Answer 3

आप पैकेज coeftestसे भी उपयोग कर सकते हैं lmtest:

> aa <- arima(lh, order = c(1,0,0))

> coeftest(aa)

z test of coefficients:

          Estimate Std. Error z value  Pr(>|z|)    
ar1        0.57393    0.11614  4.9417 7.743e-07 ***
intercept  2.41329    0.14661 16.4602 < 2.2e-16 ***
---
Signif. codes:  0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1