如何解释 R 中自动 arima 结果的第二部分？
How to interpret the second part of an auto arima result in R?
我正在对我的数据执行 time series 分析，我有 运行 auto arima 函数来确定要在我的 ARIMA 模型中使用的最佳系数。
model1 <- auto.arima(log(mydata_ts))
model1
Series: log(mydata_ts)
ARIMA(2,1,1)(1,0,0)[12]
Coefficients:
ar1 ar2 ma1 sar1
-1.1413 -0.3872 0.9453 0.7572
s.e. 0.1432 0.1362 0.0593 0.0830
sigma^2 estimated as 0.006575: log likelihood=48.35
AIC=-86.69 AICc=-85.23 BIC=-77.44
我理解上面结果中的 (2,1,1) 是指将在 ARIMA 模型中使用的 p、d 和 q 的值。
但是 (1,0,0) 呢？
ARIMA(2,1,1)(1,0,0)[12] 是季节性 ARIMA。 [12] 代表季节的周期数，即在这种情况下一年中的月份。 (1,0,0) 代表模型的季节性部分。看看this.
我正在对我的数据执行 time series 分析，我有 运行 auto arima 函数来确定要在我的 ARIMA 模型中使用的最佳系数。
model1 <- auto.arima(log(mydata_ts))
model1
Series: log(mydata_ts)
ARIMA(2,1,1)(1,0,0)[12]
Coefficients:
ar1 ar2 ma1 sar1
-1.1413 -0.3872 0.9453 0.7572
s.e. 0.1432 0.1362 0.0593 0.0830
sigma^2 estimated as 0.006575: log likelihood=48.35
AIC=-86.69 AICc=-85.23 BIC=-77.44
我理解上面结果中的 (2,1,1) 是指将在 ARIMA 模型中使用的 p、d 和 q 的值。
但是 (1,0,0) 呢？
ARIMA(2,1,1)(1,0,0)[12] 是季节性 ARIMA。 [12] 代表季节的周期数，即在这种情况下一年中的月份。 (1,0,0) 代表模型的季节性部分。看看this.