2016-07-12 11 views
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안녕하세요. 아리마 모델을 R에 맞추는 것에 관해 짧은 질문이 있습니다. 제거 할 수없는 여러 NA 값을 가진 대형 데이터 세트가 있습니다.NA 값을 갖는 아리마 모델

그래서 가치가없는 아리마로 데이터를 모델링하는 방법을 생각해 내야합니다. 그래서 AIC Value 덕분에 최고의 모델은 Arima 2,0,2입니다.하지만이 모델을 맞추려고하면 결과가 나옵니다. Null

누구나 내가 어떻게 일할 수 있을지 알고 있습니까? 그것으로? 모델에 맞게

내 코드

fitted(final.arima) 

나는 내가 누락 된 값으로 내가 사용하는 코드 그게

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데이터 및 코드를 게시 할 수 있습니까? 나는 이것을'usconsumption' 데이터 셋을 예제로 사용하여 시도해 보았습니다. –

답변

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일을 알고 모든 노력을하지만 난 당신에게 내가 사용하는 데이터 집합을 제공 할 수 있습니다 .. daten1 < 테스트

final.aic <- Inf 

final.order <- c(0,0,0) 

for (p in 0:2) for (q in 0:2) for(z in 0:1) { 

    current.aic <- AIC(arima(daten1, order=c(p, z, q))) 

    if (current.aic < final.aic) { 

    final.aic <- current.aic 

    final.order <- c(p,z, q) 

    final.arima <- arima(daten1, order=final.order) 
    } 
} 

final.aic 
final.order 
final.arima 

acf(resid(final.arima)) 

Box.test(resid(final.arima), lag=20, type="Ljung-Box") 


############RMSE und R² testen für ARIMA Model############### 

ffa<-fitted(final.arima) 

daten1.mean<-mean(daten1) 

R1<-sum((ffa-daten1.mean)^2) 

R2<-sum((daten1-ffa)^2) 

Rsquared<-R1/(R1+R2) 

Rsquared 
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