ARIMAの値p、d、qは何ですか？

arimaR の関数では、どういうorder(1, 0, 12)意味ですか？割り当てることができる値どのようなものがありp、d、q、およびそれらの値を見つけるためのプロセスは何ですか？

1. ARIMA（1、0、12）はどういう意味ですか？

   特にモデルの場合、ARIMA（1、0、12）は、1次の自己回帰モデルと12次の移動平均モデルを組み合わせて、応答変数（Y）を記述することを意味します。それについて考える良い方法は（AR、I、MA）です。これにより、簡単に言えば、モデルは次のようになります。

   Y =（自己回帰パラメーター）+（移動平均パラメーター）

   1と12の間の0はモデルの「I」部分（積分部分）を表し、応答変数データの差をとるモデルを示します-これは非定常データで実行できますそして、あなたはそれを扱っているようには見えないので、あなたはそれを単に無視することができます。

   DanTheManが投稿したリンクは、それらを比較することであなたのモデルを理解するのに役立つ素晴らしいモデルの組み合わせを示しています。

2. p、d、qにはどの値を割り当てることができますか？

   たくさんの異なる整数。p、d、qの最適値を見つけるために実行できる診断テストがあります（パート3を参照）。

3. p、d、qの値を見つけるプロセスは何ですか？

   いくつかの方法がありますが、これを網羅するつもりはありません。

   • データの自己相関グラフを見る（移動平均（MA）モデルが適切な場合に役立ちます）
   • データの部分自己相関グラフを見る（AutoRegressive（AR）モデルが適切な場合に役立ちます）
   • データの拡張自己相関チャートを見る（ARとMAの組み合わせが必要な場合に役立ちます）
   • モデルのセットで赤池の情報量基準（AIC）を試して、最も低いAIC値を持つモデルを調査する
   • Schwartz Bayesian Information Criterion（BIC）を試して、BIC値が最も低いモデルを調べます。

   あなたがどれだけ知る必要があるかを知らなければ、私はこれ以上先に進むことはできませんが、もっと質問があれば、遠慮なく質問してください。

* 編集：ここでリストしたp、d、qを見つける方法はすべて、Rに精通している場合はRパッケージTSAにあります。

order(p,d,q) つまり、ARIMA（p、d、q）モデルがあるということです。 $\phi(B)(1-B)^d X_t=\theta(B)Z_t$、ここで $B$ 遅延演算子であり、 $\phi(B)=1-\phi_1B-\dots-\phi_pB^p$ また $\theta(B)=1+\theta_1B+\dots+\theta_qB^q$。

p, d, qRの値を見つける最良の方法は、のauto.arima関数を使用することですlibrary(forecast)。たとえば、auto.arima(x, ic = "aic")。詳細については、検索してください?auto.arima。