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時系列解析_理論編 | Logics of Blue
わかりやすい!
auto.arima()関数の引数が何を意味しているかがわかりやすい!

"簡単なモデル作成関数として

auto.arima(データ , ic="aic" , trace=T , stepwise=T)

があります名前(auto.arima)の通り、全自動でモデル選択をしてくれます。季節成分があるかも勝手に判断してくれるので、大変に便利です。

ic="aic" は、AICを情報量基準として使用してモデル選択をしてねという指定。AIC以外にも、AICc(aiccと入力)とか、BIC(bicと入力)なんかも使えます。(ikishichi注:デフォルトはAICだと思う)

trace=T はデフォルトではFなのですが、あった方が良いと思います。これをTにしておくと、「こう言うモデルを作ってみてAICを計算してみましたよ」という計算履歴の一覧をずらずらと表示させることができます。
なぜこれが大事かというと、AICの計算もれがあるからですね。履歴を見て気になるところは手作業でAICを計算しましょう。

stepwice=Tは、計算をケチって素早く終わらせなさいよという指示です(デフォルトはT)。これをFにすると、時間がかかってしまいますが、その代り丁寧に計算をしてくれます。私はFにして計算させることが多いですが、Fにしたところで「すべての」組み合わせでやってくれるわけではないようです。一部抜けがあるんですね"
統計  R 
4 hours ago by ikishichi
モデル選択_理論編 | Logics of Blue
AICは「最良のモデルとの距離」を算出する。
したがって、小さいほうが良い。
統計  R 
4 hours ago by ikishichi
Rで計量時系列分析:AR, MA, ARMA, ARIMAモデル, 予測 - 六本木で働くデータサイエンティストのブログ
ARIMAモデルの推定は"Rだとauto.arima(){forecast}関数で大変お手軽にできます(最尤法を使用)。探索的方法とAICによるモデル選択によって最適なARIMA過程の係数と次数(p,d,q)を推定してくれます"
統計  R 
4 hours ago by ikishichi
Rで季節変動のある時系列データを扱ってみる - 六本木で働くデータサイエンティストのブログ
"auto.arima()にはseasonalという引数があり、これをTrueにすることで時系列オブジェクト内の季節変動情報がロードされます"

traceをTrueにすると、逐次モデルの評価値(AIC)を出してくれる。

"auto.arima()で季節調整済み時系列モデルを推定してみるとこうなります"
R  統計学 
13 hours ago by ikishichi

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