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- Qual modelo ARMA é o melhor?
- Como faço para escolher P e Q para Arma?
- Como escolho a ordem do meu modelo arima?
- Como você avalia o modelo ARMA?
Qual modelo ARMA é o melhor?
Para selecionar o melhor modelo ARIMA, os dados divididos em dois períodos, viz. período de estimativa e período de validação. O modelo para o qual os valores dos critérios são menores é considerado o melhor modelo. Portanto, Arima (2, 1 e 2) é encontrado como o melhor modelo para prever a série de dados SPL.
Como faço para escolher P e Q para Arma?
Escolhendo o melhor modelo ARMA (P, Q)
Para determinar qual ordem do modelo ARMA é apropriada para uma série, precisamos usar o AIC (ou BIC) em um subconjunto de valores para e depois aplicar o teste de Ljung-box para determinar se um bom ajuste foi alcançado , para valores particulares de .
Como escolho a ordem do meu modelo arima?
Regras para identificar modelos ARIMA. Modelos sazonais gerais: arima (0,1,1) x (0,1,1) etc. Identificando a ordem de diferenciação e a constante: regra 1: Se a série tiver autocorrelações positivas para um alto número de atrasos (digamos, 10 ou mais), provavelmente precisa de uma ordem mais alta de diferenciar.
Como você avalia o modelo ARMA?
Os critérios comuns usados para avaliar os modelos ARMA são o Critério de Informação de Akaike (AIC) e o Critério de Informação Bayesiano (BIC), também chamado de Critério de Informação de Schwarz (SIC). Para obter mais informações sobre esses e outros critérios de seleção de modelos, consulte a Wikipedia: seleção de modelos.
