首页 > 解决方案 > 是否有用于评估 ARIMA 模型给定数据和参数集的 pdf 的 R 函数?

问题描述

我不熟悉 R,但我已经能够编写代码来估计 ARIMA 模型的参数,无论我在文件中的某些数据的顺序是什么。它看起来像这样:

data <- read.table("ARMA22-series.csv", sep=" ", header=FALSE, dec=".")
data <- as.ts(data)
arima_results <- arima0(data, order=c(2, 0, 2), include.mean=FALSE)

但是,我有兴趣评估一组特定参数值的似然函数,而不仅仅是找到最大化给定数据集似然性的参数。在给定 ARIMA 参数值的情况下,是否有一个函数可以让您仅评估数据的概率密度?

提前致谢!

标签: rstatisticsprobabilityarimalog-likelihood

解决方案


我不知道你为什么使用arima0,它被标记为初步版本,并被替换为arima.

arima特定(S)ARIMA 模型拟合到您的数据,参数通过函数参数orderseasonal. forecast::auto.arima尝试根据数据确定最佳 (S)ARIMA 模型。

输出对象包括对arima数似然;例如,考虑USAccDeaths样本数据,我们可以拟合两个 SARIMA 模型:SARIMA(0,1,1)(0,1,1) 和 SARIMA(0,1,0)(0,1,0)。

fit1 <- arima(USAccDeaths, order = c(0, 1, 1), seasonal = list(order = c(0, 1, 1)))
fit2 <- arima(USAccDeaths, order = c(0, 1, 0), seasonal = list(order = c(0, 1, 0)))

arima输出对象是 a list,对数似然存储在 element中loglik

fit1$loglik
#[1] -425.44
fit2$loglik
#[1] -435.8443

推荐阅读