R语言时间序列的拟合优度用哪个代码

R语言中可以使用 `accuracy()` 函数来计算时间序列拟合的准确度指标。该函数可以计算多个指标，包括平均绝对误差（MAE）、均方误差（MSE）、均方根误差（RMSE）、平均绝对百分误差（MAPE）等。例如，假设你已经拟合好了一个时间序列模型 `model`，可以使用以下代码计算拟合优度：

library(forecast)
accuracy(model)

其中，`model` 是你拟合好的时间序列模型。

相关问题

帮我编一条MATLAB代码：对两列污染物小时浓度数据，对这两条数据以7天的时间尺度进行滑移，并计算每次滑移后的两条数据的拟合优度值，以得到一条拟合优度序列。

当然，下面是一个示例的MATLAB代码，用于对两列污染物小时浓度数据进行滑动窗口计算，并计算每次滑移后的两条数据的拟合优度值：

% 假设两列数据分别保存在变量column1和column2中

windowSize = 24 * 7; % 滑动窗口大小，这里以一周（7天）为例
dataLength = length(column1); % 数据长度
fitScores = zeros(dataLength - windowSize + 1, 1); % 存储拟合优度值的序列

for i = 1:(dataLength - windowSize + 1)
    % 截取当前滑动窗口的数据
    windowData1 = column1(i:i+windowSize-1);
    windowData2 = column2(i:i+windowSize-1);
    
    % 计算拟合优度值
    fitScores(i) = corr(windowData1, windowData2);
end

% 输出拟合优度值序列
disp(fitScores);

上述代码中，我们假设两列数据分别保存在变量`column1`和`column2`中，`windowSize`表示滑动窗口的大小，这里设置为一周（7天），`dataLength`表示数据长度，`fitScores`是一个用于存储拟合优度值的序列。

在循环中，我们从第一个滑动窗口开始依次截取两列数据，并使用`corr`函数计算它们的相关系数作为拟合优度值，最后将拟合优度值存储到`fitScores`中。

最后，我们通过`disp`函数输出拟合优度值序列。

请注意，这只是一个示例代码，具体应根据实际情况进行调整和优化。

ARIMA拟合优度R²

ARIMA模型通常用于时间序列数据的预测和拟合。然而，与线性回归模型不同，ARIMA模型不具备R²拟合优度的概念。R²是用于衡量线性回归模型拟合优度的统计指标，表示模型对因变量变异性的解释程度。

在ARIMA模型中，我们通常使用诸如均方根误差（RMSE）或平均绝对百分比误差（MAPE）等指标来评估模型的拟合优度。这些指标可以衡量模型对实际观测值的预测误差程度，从而判断模型的拟合效果。

因此，对于ARIMA模型，我们可以使用其他适用的指标来评估其拟合优度，而不是R²。