ARIMA 모델에 적용된 시계열의 차이

Question

이 질문은 기본적인 질문이라고 생각하지만 어쩌면 개념을 혼란스럽게합니다.

R 예측 패키지에서 예를 들어 auto.arima() 함수를 사용하여 ARIMA 모델을 시계열에 맞춘다 고 가정합니다. 모델은 일정한 분산을 가정합니다. 그 차이를 어떻게 얻습니까? 잔차의 분산입니까?

예측에 모델을 사용하는 경우 조건부 평균을 제공한다는 것을 알고 있습니다. 나는 (일정한) 분산을 알고 싶다.

감사합니다. 아리마() 도움에서 브루노

Answer 1

나는 당신이 당신의 모델에 따라 다릅니다 할 것 같다

sigma2 
    the MLE of the innovations variance. 

var.coef  
    the estimated variance matrix of the 
    coefficients coef, which can be extracted 
    by the vcov method. 

참조하십시오. 나는 당신이 시그마 2를 원한다고 확신한다. 시그마 2를 얻을 수

는 수행

?arima 
x=cumsum(rcauchy(1000)) 

aax=auto.arima(x) 
str(aax) 
aax$sigma2