2025 مؤلف: Lynn Donovan | [email protected]. آخر تعديل: 2025-01-22 17:16
أريما (المتوسط المتحرك الانحدار التلقائي) هو أسلوب شائع الاستخدام يستخدم لملاءمة بيانات السلاسل الزمنية والتنبؤ. خطوات بناء أريما سيتم شرح النموذج. أخيرًا ، يتم استخدام demostration ص سوف يتم عرضها.
وبالمثل ، قد تسأل ، كيف تستخدم Arima في R؟
أريما () تعمل في ص يستخدم مجموعة من اختبارات جذر الوحدة ، وتقليل AIC و MLE للحصول على أريما نموذج. يستخدم اختبار KPSS لتحديد عدد الاختلافات (د) في خوارزمية Hyndman-Khandakar للتلقائية أريما النمذجة. ثم يتم اختيار p و d و q عن طريق تصغير AICc.
علاوة على ذلك ، كيف تصنع نموذج Arima في R؟ لاحظ أيضًا أن ARIMA تقترب ببساطة من الأنماط التاريخية وبالتالي لا تهدف إلى شرح هيكل آلية البيانات الأساسية.
- الخطوة 1: تحميل حزم R.
- الخطوة الثانية: افحص بياناتك.
- الخطوة 3: حلل بياناتك.
- الخطوة 4: الثبات.
- الخطوة 5: الارتباطات التلقائية واختيار ترتيب النموذج.
قد يتساءل المرء أيضًا ، ما الذي يفعله auto Arima في R؟
ARIMA تلقائي يأخذ في الاعتبار قيم AIC و BIC التي تم إنشاؤها (كما ترى في الكود) لتحديد أفضل مجموعة من المعلمات. تعتبر قيم AIC (معيار معلومات Akaike) و BIC (معيار المعلومات Bayesian) مقدرات لمقارنة النماذج.
ما هو موقف أريما؟
متوسط متحرك متكامل الانحدار الذاتي
موصى به:
هل نموذج Arima التعلم الآلي؟
تتفوق الأساليب الكلاسيكية مثل ETS و ARIMA على التعلم الآلي وطرق التعلم العميق للتنبؤ بخطوة واحدة على مجموعات البيانات أحادية المتغير. تتفوق الأساليب الكلاسيكية مثل Theta و ARIMA على التعلم الآلي وطرق التعلم العميق للتنبؤ متعدد الخطوات على مجموعات البيانات أحادية المتغير
كيف تستخدم وظيفة Arima في R؟
تستخدم الدالة arima () في R مجموعة من اختبارات جذر الوحدة ، وتقليل AIC و MLE للحصول على نموذج ARIMA. يستخدم اختبار KPSS لتحديد عدد الاختلافات (د) في خوارزمية Hyndman-Khandakar لنمذجة ARIMA التلقائية. ثم يتم اختيار p و d و q عن طريق تصغير AICc