패키지 '예측'버전 I 자동 ARIMA를 사용하고이 같은 결과를 가지고

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3.22 auto.arima 사용 : 경고 외에도패키지 '예측'버전 I 자동 ARIMA를 사용하고이 같은 결과를 가지고

Series: JMB 
ARIMA(5,1,4)(2,0,2)[96] with drift   

Coefficients: 
     ar1  ar2  ar3  ar4  ar5  ma1  ma2  ma3  ma4 
     1.3100 0.2710 -1.0215 0.5572 -0.1527 -0.8652 -0.6309 0.7686 -0.2520 
s.e. 0.1384 0.1974 0.0752 0.1208 0.0334 0.1389 0.1371 0.0960 0.0797 
     sar1 sar2  sma1  sma2 drift 
     0.5959 0.4010 -0.4792 -0.4338 0.0005 
s.e. 0.0382 0.0381 0.0388 0.0363 0.0183 

sigma^2 estimated as 0.01521: log likelihood=9835.91 
AIC=-19636.59 AICc=-19636.56 BIC=-19522.77 
> plot(forecast(fit,h=96), xlim=c(120,155)) 
Warning message: 
In sqrt(z[[2]] * object$sigma2) : NaNs produced and can not use plot (...) funktion.

를, 나머지는 너무 큰.

자동 아리마가 잘못된 모델을 만들 수 있으며이 모델을 개선하려면 어떻게해야합니까?

출처

2012-07-02 Igor

reproducible example ??? http://tinyurl.com/reproducible-000 –

이 형식을 시도했지만 작성할 의도가 무엇인지 파악하기가 어려웠습니다. 내가 틀린 것이 있으면 더 편집 해주세요. – joran

형식을 가져 주셔서 감사합니다. 이 모델을 개선하고 유용하게 사용하려면 max.p =, max.q =를 설정해야합니다. ? – Igor

시즌 ARIMA 모델은 시즌 기간이 길면 잘 작동하지 않습니다. 당신은 96의 계절 기간을 가지고 있는데, 나는이 유형의 모델에 사용할 것보다 훨씬 큽니다. 이 문제에 대해서는 my blog post을 참조하십시오.

다른 몇 가지 사소한 점 : 당신은 경고를받을 경우

, 그 조사 가치에 문제가있는 제안합니다. 이 경우 NaN은 어디서 오는가?
잔차가 너무 큽니다. 에 너는 무엇을 근거로 주장하니? 모델링 된 구조를 포함하고 있다면 너무 커야합니다.
질문 할 때 최소한의 재현 가능한 예를 제공하고 게시하기 전에 서식을 확인하십시오.

출처

2012-07-02 23:15:20

안녕하세요 롭, 내 블로그 게시물을 보았습니다. 감사합니다. 나는 단지 R에서 어떻게하는지 알기를 원합니다. "• 하나 이상의 계절적 기간이있는 데이터의 경우, 다른 주파수의 푸리에 항을 포함 할 수 있습니까?" 나는 오직 한 계절에만 그것을 할 수 있었다. 나는 당신의 기사 "지수 스무딩을 사용하여 복잡한 계절 패턴을 가진 시간 계열 예측"을 읽었습니다. 귀하의 "R"코드를 제공 할 수 있습니까? "R"실현에 대한 몇 가지 문제가 있습니다. 나는 일별 계절 패턴 (일일 약 80 점)과 주간 계절성 (일주일에 약간 다른 일 및 주말)을 사용하여 데이터를 사용하고 있습니다. 고마워요 – Igor

안녕하세요 롭, 나는 당신의 "내 블로그 게시물"을 보았습니다, 고마워요. 나는 단지 R에서 어떻게하는지 알기를 원합니다. "• 하나 이상의 계절적 기간이있는 데이터의 경우, 다른 주파수의 푸리에 항을 포함 할 수 있습니까?" 나는 오직 한 계절에만 그것을 할 수 있었다. 나는 당신의 기사 "지수 스무딩을 사용하여 복잡한 계절 패턴을 가진 시간 계열 예측"을 읽었습니다. 귀하의 "R"코드를 제공 할 수 있습니까? "R"실현에 대한 몇 가지 문제가 있습니다. 나는 일별 계절 패턴이 하루에 80 점, 주간 계절성이 약간 다른 날과 차이가있는 데이터를 사용하고있다. Weekend.Thank - Igor – Igor

예측 패키지에서 tbats() 함수를 사용하십시오. –

패키지 '예측'버전 I 자동 ARIMA를 사용하고이 같은 결과를 가지고

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