ARIMA拟合优度R²
时间: 2023-09-13 08:06:48 浏览: 77
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。
相关问题
R语言查看时间序列的修正R拟合优度用哪个代码
在 R 语言中,使用 `auto.arima()` 函数进行时间序列建模时,可以通过设置 `ic` 参数来选择信息准则,从而判断模型的拟合优度。其中,`ic` 参数有三种可选值,分别为 AIC(赤池信息准则)、BIC(贝叶斯信息准则)和 AICc(调整后的赤池信息准则)。一般来说,AICc 是最常用的信息准则,因为它考虑了样本量对 AIC 的惩罚。
以下是使用 `auto.arima()` 函数拟合时间序列并计算 AICc 的代码:
```
library(forecast)
ts <- your_time_series_data
model <- auto.arima(ts, ic="aic")
AICc <- AICc(model)
```
其中,`your_time_series_data` 是你的时间序列数据。`auto.arima()` 函数会根据数据自动选择最优的 ARIMA 模型,并返回一个 `Arima` 对象。然后,我们可以使用 `AICc()` 函数来计算修正后的 AICc 值,以判断模型的拟合优度。
stata时间序列分析计算模型拟合优度代码
以下是Stata中进行时间序列分析计算模型拟合优度的代码:
1. 读取数据:
// 导入数据
use "data.dta", clear
2. 拟合模型:
// 拟合ARIMA模型
arima y, ar(1) ma(1)
3. 计算拟合优度:
// 计算拟合优度
estat ic
输出结果中的AIC和BIC值可以用来评估模型的拟合优度。较小的AIC和BIC值表示模型拟合得更好。
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