指定季节性 ARIMA
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【中文标题】指定季节性 ARIMA【英文标题】:Specify seasonal ARIMA 【发布时间】:2018-08-24 06:58:28 【问题描述】:我遇到了一些预测::Arima 语法问题。如果我知道季节性 ARIMA 在统计上是可以的,因为它是 auto.arima 的结果,我该如何修复以下 Arima 函数以与 auto.arima 结果具有相同的顺序:
library(forecast)
set.seed(1)
y <- sin((1:40)) * 10 + 20 + rnorm(40, 0, 2)
my_ts <- ts(y, start = c(2000, 1), freq = 12)
fit_auto <- auto.arima(my_ts, max.order = 2)
plot(forecast(fit_auto, h = 24))
# Arima(0,0,1)(1,0,0) with non-zero mean
fit_arima <- Arima(my_ts,
order = c(0, 0, 1),
seasonal = list(c(1, 0, 0)))
#Error in if ((order[2] + seasonal$order[2]) > 1 & include.drift) :
# argument is of length zero
谢谢和亲切的问候
【问题讨论】:
【参考方案1】:seasonal
的参数必须是一个给出季节性顺序的数字向量,或者是一个包含两个命名元素的列表:order
,给出季节性顺序的数字向量,period
,一个给出季节性的整数周期性。
您提供了一个仅包含季节性订单的列表,因此 Arima
抱怨它找不到 period
值。如果你给出一个数字向量,period
将默认为frequency(my_ts)
,就像函数文档中所说的那样。虽然仅以数字或列表的形式给出顺序应该具有相同的结果,但事实并非如此。只是这个功能的一个怪癖。
重写你的调用:
fit_arima <- Arima(my_ts,
order = c(0, 0, 1),
seasonal = c(1, 0, 0)) # vector, not a list
【讨论】:
以上是关于指定季节性 ARIMA的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章
即使时间序列是固定的并且在 Python 中没有季节性分量,auto_arima 也会返回最佳模型作为 SARIMAX