特にRを使用して、時系列データのauto.arima機能を使用してARIMAにARやMAのRMSEの値を確認する方法

ダニエル・ジェームズ：

どのように私は何をチェックするかRMSEだけではですARIMA(p,d,q)。私はとの時系列データをシミュレートした場合arima.sim、このように。

wn <- rnorm(10, mean = 0, sd = 1)
ar <- wn[1:2]
for (i in 3:10){
  ar<-arima.sim(n=10,model=list(ar=-0.7048,order=c(1,1,0)),start.innov=4.1,n.start=1,innov=wn)
}
ar <-ar[-1]

私が試してみましたrコード怒鳴るを：

mis <- auto.arima(ar)
summary(auto.arima(ar))
mod1 <- auto.arima(ar)
refit <- Arima(ar, model=mod1)
acu<-accuracy(refit)
acu$

私のような機能をしたいrmse<-function(mis,...)ことは、ただの値を出力しますRMSE

user63230：

必要なのはあるacu[1, 2]が、あなたは機能をしたい場合：

library(forecast)
set.seed(100)
wn <- rnorm(10, mean = 0, sd = 1)
ar <- wn[1:2]
for (i in 3:10){
  ar<-arima.sim(n=10,model=list(ar=-0.7048,order=c(1,1,0)),start.innov=4.1,n.start=1,innov=wn)
}
ar <-ar[-1]
ar

mis <- auto.arima(ar)
acu <- accuracy(mis)
acu
#                       ME      RMSE      MAE      MPE  MAPE      MASE      ACF1
# Training set -0.06866332 0.5832581 0.510061 -15.2432 52.34 0.2901498 0.5778458

acu[1, 2]
# [1] 0.5832581

rmse_mis_fun <- function(x) {
  a <- accuracy(x)
  a[1, 2]
}

rmse_mis_fun(mis)
# [1] 0.5832581

合格することができるということはar、より便利な機能かもしれません。

rmse <- function(x) {
  m <- auto.arima(x)
  acu <- accuracy(m)
  acu[1, 2]
}

rmse(ar)
# [1] 0.5832581