fit4=Arima(ts,order=c(5,1,2),seasonal=list(order=c(0,1,1),period=12))
时间: 2023-09-29 13:07:25 浏览: 38
这是一个用于创建ARIMA模型的R语言代码,具体解释如下:
- `ts`:时间序列数据。
- `order`:ARIMA模型的非季节性部分的阶数,其中5是指AR部分的阶数,1是指差分的阶数,2是指MA部分的阶数。
- `seasonal`:ARIMA模型的季节性部分的阶数和周期长度,其中`order`是指季节性MA部分的阶数和季节性差分的阶数,`period`是指季节性的周期长度,这里是12个月。
此代码将创建一个ARIMA(5,1,2)x(0,1,1)12模型,其中包括一个AR(5)模型,一个一阶差分,一个MA(2)模型和一个季节性MA(1)模型,季节性周期为12个月。
相关问题
fit3=Arima(ts,order=c(3,1,2),seasonal=list(order=c(0,1,1),period=12)) tsdiag(fit3)
根据你提供的代码,看起来你正在使用 R 语言中的 forecast 包中的 Arima 函数来拟合一个时间序列模型。具体来说,这个模型是一个 ARIMA(3,1,2) 模型,其中 3 表示自回归项的阶数,1 表示时间序列需要进行一阶差分以平稳化,2 表示移动平均项的阶数。此外,这个模型还包括一个季节性因素,其中季节性阶数为 (0,1,1),表示没有自回归项,一阶季节性差分和一个季节性移动平均项。季节性周期为 12,即每年有 12 个月。
在拟合模型之后,你使用了 tsdiag 函数来进行诊断。这个函数会生成一些诊断图,用于检查模型的拟合效果和残差的性质。通过观察这些诊断图,你可以判断模型是否合适,是否存在残差自相关或异方差等问题。但是由于你没有提供诊断图的具体内容,我无法判断模型的拟合效果和残差的性质是否良好。
x.fit3=Arima(ts,order=c(3,1,2),seasonal=list(order=c(0,1,1),period=12))这里面order是什么
在ARIMA模型中,order参数指定了非季节性部分的AR、差分和MA的阶数,其格式为order=(p, d, q),其中:
- p表示非季节性部分的自回归阶数(AR order)
- d表示非季节性部分的差分阶数(differencing order)
- q表示非季节性部分的移动平均阶数(MA order)
在你提到的代码中,order=c(3,1,2)指定了ARIMA模型的非季节性部分为AR阶数为3,差分阶数为1,移动平均阶数为2。而seasonal参数指定了季节性部分的阶数和周期。