Výběr modelu a analýza reziduí

Modely ARIMA v R

David Stoffer

Professor of Statistics at the University of Pittsburgh

AIC a BIC

ch2_3.006.png

  • AIC a BIC měří chybu a penalizují (různě) za přidání parametrů

  • Například AIC má $\ k=2$ a BIC má $\ k = log(n)$

  • Cíl: najít model s nejmenším AIC nebo BIC

Modely ARIMA v R

Výběr modelu: AR(1) vs. MA(2)

gnpgr <- diff(log(gnp))
sarima(gnpgr, p = 1, d = 0, q = 0)

$AIC                          $BIC
-8.294403                     -9.263748

sarima(gnpgr, p = 0, d = 0, q = 2)

$AIC                          $BIC                                       
-8.297695                     -9.251712

ch2_3.010.png

Modely ARIMA v R

Analýza reziduí

sarima() zahrnuje grafickou analýzu reziduí:

  1. Standardizovaná rezidua
  2. Výběrová ACF reziduí
  3. Normální Q-Q graf
  4. p-hodnoty Q-statistiky

ch2_3.016.png

Modely ARIMA v R

Špatná rezidua

ch2_3.018.png

Modely ARIMA v R

Špatná rezidua

ch2_3.019.png

Modely ARIMA v R

Špatná rezidua

ch2_3.020.png

Modely ARIMA v R

Špatná rezidua

ch2_3.021.png

Modely ARIMA v R

Špatná rezidua

ch2_3.022.png

Modely ARIMA v R

Špatná rezidua

ch2_3.023.png

Modely ARIMA v R

Špatná rezidua

ch2_3.024.png

Modely ARIMA v R

Pojďme si procvičit!

Modely ARIMA v R

Preparing Video For Download...