使用R语言查看ARIMA模型的拟合系数和标准误

最新推荐文章于 2023-08-29 02:42:16 发布

独行侠影

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文章标签： r语言开发语言 R语言

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本文介绍了如何使用R语言对时间序列数据进行ARIMA模型拟合，并展示查看拟合系数及标准误的步骤。通过一个ARIMA(1, 0, 1)模型示例，详细解释了如何运用相关函数获取模型信息，包括自回归、移动平均和常数项的拟合系数及其标准误，强调标准误对于评估估计值可靠性的意义。" 111744936,10294400,微信小程序自定义组件：圆形进度条,"['微信小程序', '自定义组件', '进度条', 'canvas绘图']

使用R语言查看ARIMA模型的拟合系数和标准误

ARIMA（自回归积分移动平均）模型是一种常用的时间序列分析方法，用于预测和建模时间序列数据。在R语言中，我们可以使用arima()函数来拟合ARIMA模型，并通过coef()函数查看拟合系数，通过summary()函数查看每个系数的标准误。

以下是一个示例，展示如何拟合ARIMA模型并查看拟合系数和标准误：

# 导入时间序列数据
data <- c(28, 12, 15, 20, 18, 22, 25, 28, 33, 30, 36, 40, 45, 42, 38, 35, 32, 30, 28, 25)

# 拟合ARIMA模型
model <- arima(data, order = c(1, 0, 1))

# 查看拟合系数
coefficients <- coef(model)
print(coefficients)

# 查看每个系数的标准误
se <- summary(model)$coef[, "Std. Error"]
print(se)

在这个示例中，我们使用一个简单的时间序列数据 data，包含了20个观测值。我们选择了一个ARIMA(1, 0, 1)模型进行拟合，其中1代表自回归§阶数，0代表积分(d)阶数，1代表移动平均(q)阶数。

通过arima()函数拟合后，我们可以使用coef()函数查看拟合系数，将其存储在coefficients

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