वीडियो: आर में अरिमा क्या है?
2024 लेखक: Lynn Donovan | [email protected]. अंतिम बार संशोधित: 2023-12-15 23:47
अरिमा (ऑटोरेग्रेसिव इंटीग्रेटेड मूविंग एवरेज) आमतौर पर इस्तेमाल की जाने वाली तकनीक है जिसका इस्तेमाल टाइम सीरीज़ डेटा और फोरकास्टिंग को फिट करने के लिए किया जाता है। एक के निर्माण के चरण अरिमा मॉडल की व्याख्या की जाएगी। अंत में, एक डेमोस्ट्रेशन का उपयोग कर आर प्रस्तुत किया जाएगा।
इसी तरह, आप पूछ सकते हैं कि आप आर में अरिमा का उपयोग कैसे करते हैं?
अरिमा () में समारोह आर एक प्राप्त करने के लिए यूनिट रूट परीक्षणों के संयोजन का उपयोग करता है, एआईसी और एमएलई को कम करता है अरिमा आदर्श। KPSS परीक्षण का उपयोग अंतरों की संख्या निर्धारित करने के लिए किया जाता है (d) स्वचालित के लिए Hyndman-Khandakar एल्गोरिथम में अरिमा मॉडलिंग। पी, डी, और क्यू को एआईसीसी को कम करके चुना जाता है।
इसके अलावा, आप आर में अरिमा मॉडल कैसे बनाते हैं? यह भी ध्यान दें कि ARIMA केवल ऐतिहासिक पैटर्न का अनुमान लगाता है और इसलिए इसका उद्देश्य अंतर्निहित डेटा तंत्र की संरचना की व्याख्या करना नहीं है।
- चरण 1: आर पैकेज लोड करें।
- चरण 2: अपने डेटा की जांच करें।
- चरण 3: अपना डेटा विघटित करें।
- चरण 4: स्थिरता।
- चरण 5: ऑटोसहसंबंध और मॉडल ऑर्डर चुनना।
कोई यह भी पूछ सकता है कि ऑटो अरिमा आर में क्या करती है?
ऑटो अरिमा पैरामीटर के सर्वोत्तम संयोजन को निर्धारित करने के लिए उत्पन्न एआईसी और बीआईसी मूल्यों को ध्यान में रखता है (जैसा कि आप कोड में देख सकते हैं)। मॉडल की तुलना करने के लिए एआईसी (एकाइके सूचना मानदंड) और बीआईसी (बायेसियन सूचना मानदंड) मान अनुमानक हैं।
अरिमा किस लिए खड़ा है?
ऑटोरेग्रेसिव इंटीग्रेटेड मूविंग एवरेज
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