时间序列笔记-auto.arima()自动定阶

~ 在datacamp网站上学习“ Time Series with R ”track
“Forecasting Using R”课程 做的对应笔记。
学识有限，错误难免，还请不吝赐教。
学习的课程为“Forecasting Using R”，主要用 forecast 包。
课程参考教材 Forecasting: Principles and Practice
课程中数据可在 fpp2 包得到

本次笔记可以作为之前ARIMA模型笔记的补充： 时间序列笔记-ARIMA模型

在之前学习ARIMA模型的笔记中我们通过查看序列的ACF/PACF图来帮助定阶。其实实际应用中往往不是那么容易就能通过ACF/PACF图来识别出ARIMA模型的阶数。forecast包中的 auto.arima() 可以自动尝试不同的阶数组合并挑选出可能的最优模型。可以帮助我们进行定阶。
auto.arima(y, ic = c("aicc", "aic", "bic"), stepwise = TRUE, trace = FALSE, allowdrift = TRUE, lambda = NULL)
最简单的情况下，只需要提供训练数据y一个参数就可以运行。这里我列了一些其他的参数：

更多参数设定可参看文档： https://www.rdocumentation.org/packages/forecast/versions/8.8/topics/auto.arima

使用的数据h02 包含澳大利亚每月皮质激素类药物的销售量

原数据有方差逐渐增大的趋势，尝试用log转换使方差稳定：

函数自动定阶选择的是阶数为(2,1,1)(0,1,2)12 的季节性ARIMA模型。 summary() 报告的模型信息这里省略
残差分析图：

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南部县17325926845： ARIMA模型的介绍 - ？
延许戟生： 全称为自回归积分滑动平均模型(Autoregressive Integrated Moving Average Model,简记ARIMA),是由博克思(Box)和詹金斯(Jenkins)于70年代初提出一著名时间序列预测方法1,所以又称为box-jenkins模型、博克思-詹金斯法.其中...

南部县17325926845： R语言的arima函数 - ？
延许戟生： 这是我之前的回答 http://zhidao.baidu.com/question/203110770 举一个例子吧,比如月度的数据,就是周期为12,它有季节影响. 先对其1阶12步差分,通过看acf pac f看是简单加法模型,还是乘法季节模型如果是乘法模型那就要对季节部分模...

南部县17325926845： arima的自回归阶数和移动平均阶数怎么弄 - ？
延许戟生： ARIMA是AutoRegressive Integrated Moving Average的缩写,亦即自回归整合移动平均数. ARIMA模型在做时间序列分析时,根据历史数据的变动规律,找出数据变动模型(移动平均数、周期成分),从而实现对未来的预测. ARIMA模型问世...

南部县17325926845： 请教几个时间序列多元回归的问题 - ？
延许戟生： 多元回归时间序列是指ARIMA模型下面研究的时间序列的回归问题. 多因素时间序列一般是说同时考虑多个外生变量和内生变量的滞后项的问题, 而ARIMA就是其中用于进行回归的一种方法,而且是最一般的方法.ARIMA模型?http://wenku....

南部县17325926845： r语言arima模型预测怎样输入新数据 - ？
延许戟生： 拟合序列我很喜欢forecast包的auto.arima()函数,输入序列,可以直接帮你定阶.预测可以分静态预测(多步样本外预测),动态预测(一步步样本外预测),每隔一段时间重新估计模型的预测.

南部县17325926845： 时间序列分析ARIMA算法中求差分的目的是什么? - ？
延许戟生： 差分目的是使因变量序列平稳,序列平稳是做ARIMA回归的前提条件. 差分一般不做大于2阶的,在第一次差分后就要检验平稳性,若通过平稳性检验,则可停止进行进一步差分.

南部县17325926845： 其中ARIMA(p,d.q)中,p是什么意思?q是什么意思, 分别如何确定呢? - ？
延许戟生： ARIMA(p,d,q)称为差分自回归移动平均模型,AR是自回归,p为自回归项,可以看自相关图来估计;MA为移动平均,q为移动平均项数,可以看偏相关图来估计,d为时间序列成为平稳时所做的差分次数. 近期在用R,里面有个函数auto.arima()可以自动生成一个最优拟合模型.可以试试. 当然不同的软件会有不同函数,看看教程总有解决方法的.

南部县17325926845： 如何使用SPSS做时间序列分析 - ？
延许戟生： 1.指数平滑可以对不规则的时间序列数据加以平滑,从而获得其变化规律和趋势,并以此对未来的经济数据进行推断和预测.2.操作步骤3.看看结果吧4.arima称为自动回归移动平均模型,将非平稳时间序列转化为平稳时间序列.5.看看结果2.季节分解11.季节性变动指由于季节因素导致的时间序列的有规则变动.主要方法包括按月或季平均法和移动平均趋势剔除法.

南部县17325926845： 用spss怎么进行arima模型建模 - ？
延许戟生： Arima模型在SPSS中的操作ARIMA,就是autoregressive integrated moving-average model,中文应该叫做自动回归积分滑动平均模型,它主要使用与有长期趋势与季节性波动的时间序列的分析预测中. ARIMA有6个参数,ARIMA (p,d,q)(sp,sd,...

南部县17325926845： 急急急!!!!!!关于时间序列ARIMA模型的问题!!!!大神,救命!!! - ？
延许戟生： ARIMA模型又称自回归求和移动平均模型,当时间序列本身不是平稳的时候,如果它的...有趋势的时间序列预测、具季节性周期的时间序列预测以及差分自回归滑动平均.(auto regression moving average)模型,它是目前最常用的拟合平稳序列...