seasonal = list(order = c(P, D, Q)PDQ什么意思
时间: 2024-04-21 17:29:58 浏览: 286
基于Seasonal-Trend的时间序列预测(PyTorch完整源码和数据)
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在ARIMA模型中,季节性因素也可能会对时间序列的预测产生影响。为了考虑这种季节性因素,可以使用季节性ARIMA模型(SARIMA模型),其中包含4个参数:季节性自回归阶数P,季节性差分阶数D,季节性移动平均阶数Q以及季节性周期。这四个参数可以用PDQ来表示。
具体而言,P是模型中季节性自回归项的阶数,D是季节性差分项的阶数,Q是季节性移动平均项的阶数,这些参数跟ARIMA模型中的p、d、q是类似的。季节性周期是指在一年或一季度内出现的周期性变化,例如月份、季节等,用于描述时间序列模式的重复周期。
在使用arima函数时,如果要拟合SARIMA模型,则需要将seasonal参数设置为一个含有P、D、Q三个元素的向量,例如:
```R
fit <- arima(x, order = c(p, d, q), seasonal = list(order = c(P, D, Q), period = m))
```
其中,m表示季节性周期。例如,拟合一个ARIMA(2,1,1)(1,1,1)12模型,可以使用以下代码:
```R
fit <- arima(x, order = c(2,1,1), seasonal = list(order = c(1,1,1), period = 12))
```
这个模型包含了非季节性ARIMA(2,1,1)和季节性ARIMA(1,1,1)两个部分,季节性周期为12个月,即一年。
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