Augment a mable：使用 ARMA 误差模型回归的残差和新息相同

Question

我觉得这里有些奇怪。例如，以下代码为残差和新息提供了相同的值：

fit <- us_change %>%
  model(ARIMA(Consumption ~ Income)) %>%
    augment()

似乎 augment() 函数仅提取创新值并将其用于回归的残差。当我们使用 residuals():

提取残差和新息时可以看到这一点

bind_rows(
    `Regression Errors` = as_tibble(residuals(fit, type = "regression")),
    `ARIMA Errors` = as_tibble(residuals(fit, type = "innovation")),
    .id = "type"
  )

那么残差和新息应该是不同的。

Answer 1

augment() 提供的 .resid 列包含响应残差，而不是回归残差。我已经更新了文档来澄清这一点：https://github.com/tidyverts/fabletools/commit/c0efd7166bca06450d7b18d3d0530fdeac67cce7

响应残差 (.resid) 是来自对原始响应变量的反向转换预测的误差。创新残差 (.innov) 是模型的误差（基于可能不同的已转换响应变量）。由于您的模型不转换数据，因此响应残差 (.resid) 和创新残差 (.innov) 相同。

目前无法使用 augment() 函数获取回归残差（执行回归后，应用 ARIMA 过程之前的残差）。以后有这个就好了

Augment a mable：使用 ARMA 误差模型回归的残差和新息相同

Augment a mable: residuals and innovations from regression with ARMA errors model are the same

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