Arima.sim R 中的问题
Arima.sim issues in R
我正在使用时间序列模型在 R 中进行预测。
我使用 auto.arima 函数为我的数据集（它是一个 ts 对象）找到了一个模型。
fit<-auto.arima(data)
然后我可以使用 forecast 函数绘制接下来 20 个日期的预测结果：
plot(forecast(fit,h=20))
但是我想添加外部变量，但我不能使用 forecast 来完成，因为它对我来说是一个黑盒子，因为我是 R 的新手。
所以我试图通过使用 arima.sim 函数来模仿它，但出现了一个问题：
如何初始化这个函数？
我通过设置 model=as.list(coef(fit)) 获得了模型，但其他参数对我来说仍然很模糊。
我浏览了数百页，包括在 Whosebug 中，但似乎没有人真正知道发生了什么。
它是如何计算的？比如为什么 n.start （老化期）必须有 ma+ar 长度而不仅仅是 max(ar,ma) 长度？ start.innov 到底是什么？
我以为我理解只有 AR 部分的情况，但我无法使用 AR+MA 过滤器重现结果。
我对 AR 的理解是 start.innov 代表过滤后的零信号和真实信号之间的误差，是真的吗？
就像如果你想要一个初始条件为 (a1,a2) 的 2 阶 ar，你需要设置
start.innov[1]=a1-ar1*0-ar2*0=a1
start.innov[2]=a2-ar1*start.innov[1]
和 innov 到 rep(0,20) 但是当面对 arima 函数时该怎么办？如何设置 innov 以获得与 forecast 完全相同的限制？
感谢您的帮助！！！
您似乎混淆了建模和仿真。你也错了 auto.arima().
auto.arima() 是否 通过 xreg 参数允许外生变量。阅读帮助文件。您可以使用 forecast.Arima() 包含未来期间的外生变量。再次阅读帮助文件。
完全不清楚您为什么在这里提到 arima.sim()。它用于模拟 ARIMA 过程，而不是用于建模或预测。
我正在使用时间序列模型在 R 中进行预测。
我使用 auto.arima 函数为我的数据集（它是一个 ts 对象）找到了一个模型。
fit<-auto.arima(data)
然后我可以使用 forecast 函数绘制接下来 20 个日期的预测结果：
plot(forecast(fit,h=20))
但是我想添加外部变量，但我不能使用 forecast 来完成，因为它对我来说是一个黑盒子，因为我是 R 的新手。
所以我试图通过使用 arima.sim 函数来模仿它，但出现了一个问题：
如何初始化这个函数？
我通过设置 model=as.list(coef(fit)) 获得了模型，但其他参数对我来说仍然很模糊。
我浏览了数百页，包括在 Whosebug 中，但似乎没有人真正知道发生了什么。
它是如何计算的？比如为什么 n.start （老化期）必须有 ma+ar 长度而不仅仅是 max(ar,ma) 长度？ start.innov 到底是什么？
我以为我理解只有 AR 部分的情况，但我无法使用 AR+MA 过滤器重现结果。
我对 AR 的理解是 start.innov 代表过滤后的零信号和真实信号之间的误差，是真的吗？
就像如果你想要一个初始条件为 (a1,a2) 的 2 阶 ar，你需要设置
start.innov[1]=a1-ar1*0-ar2*0=a1
start.innov[2]=a2-ar1*start.innov[1]
和 innov 到 rep(0,20) 但是当面对 arima 函数时该怎么办？如何设置 innov 以获得与 forecast 完全相同的限制？
感谢您的帮助！！！
您似乎混淆了建模和仿真。你也错了 auto.arima().
auto.arima() 是否 通过 xreg 参数允许外生变量。阅读帮助文件。您可以使用 forecast.Arima() 包含未来期间的外生变量。再次阅读帮助文件。
完全不清楚您为什么在这里提到 arima.sim()。它用于模拟 ARIMA 过程，而不是用于建模或预测。