这个ARIMA模型是显著的吗

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如题，看了下se都很小，所以是显著地对吗
另外我做了residual的acf test, 发现相关性好时很显著的
这是什么原因呢

ARIMA(2,0,2) with non-zero mean

Coefficients:
         ar1      ar2      ma1     ma2  intercept
      0.8180  -0.9621  -0.5961  0.8592   286.7529
s.e.  0.0229   0.0300   0.0858  0.0528     7.2752

sigma^2 estimated as 8850:  log likelihood=-1180.67
AIC=2373.58   AICc=2374.02   BIC=2393.31

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关键词：ARIMA模型 ARIMA MA模型 ima Rim 模型

你算个confidence interval 就知道了。 看着都ok.

R 里面的 test 没有考虑在算degree of freedom的时候把estimate 减掉。所以test的结果并不准确。
不过你有lag 快到0.5的话，那还是有些没有考虑吧模型里。

你最好是把acf 和 pacf 的图贴上来。

windlove 发表于 2015-8-3 15:06
你算个confidence interval 就知道了。 看着都ok.

R 里面的 test 没有考虑在算degree of freedom的时候把 ...

你好，我已经把acf(residual)的图贴上来了，你看一下这样的模型能用吗
另外想问一下，这个warning 是什么意思呢
arimafit <- auto.arima(data)
Warning message:
In auto.arima(data) :
  Unable to fit final model using maximum likelihood. AIC value approximated

Selene_Chion 发表于 2015-8-4 13:24
你好，我已经把acf(residual)的图贴上来了，你看一下这样的模型能用吗
另外想问一下，这个warning 是什么 ...

我也试过，好像有这样的提示信息后，auto.arima（）建议的最佳模型不见得是最好的。你试试看下面这个。
# 获取最佳模型
get.best.arima <- function(x.ts, maxord = c(1, 1, 1, 1, 1, 1)) {
    best.aic <- 1e+08
    n <- length(x.ts)
    for (p in 0:maxord[1]) for (d in 0:maxord[2]) for (q in 0:maxord[3])
      for (P in 0:maxord[4]) for (D in 0:maxord[5]) for (Q in 0:maxord[6]) {
        fit <- arima(x.ts, order = c(p, d, q), seas = list(order = c(P, D, Q), frequency(x.ts)), method = "CSS")
        fit.aic <- -2 * fit$loglik + (log(n) + 1) * length(fit$coef)
        if (fit.aic < best.aic) {
            best.aic <- fit.aic
            best.fit <- fit
            best.model <- c(p, d, q, P, D, Q)
        }
    }
    list(best.aic, best.fit, best.model)
}

pinde 发表于 2015-8-6 23:25
我也试过，好像有这样的提示信息后，auto.arima（）建议的最佳模型不见得是最好的。你试试看下面这个。
...

您好，我直接复制您这段内容运行错误啊