私は(私は機能をチェックするために選んだ数字だけ)データ にAR1プロセスを実行するために、次のサンプルコードを使用します。検証有馬係数
> data
[1] 3 7 4 6 2 8 5 4
> data_ts
Time Series:
Start = 1
End = 8
Frequency = 1
[1] 3 7 4 6 2 8 5 4
> arima(data_ts,order=c(1,0,0))
Call:
arima(x = data_ts, order = c(1, 0, 0))
Coefficients:
ar1 intercept
-0.6965 5.0323
s.e. 0.2334 0.2947
sigma^2 estimated as 1.769: log likelihood = -13.97, aic = 33.93
残差がある:今すぐ
> arima(data_ts,order=c(1,0,0))$resid
Time Series:
Start = 1
End = 8
Frequency = 1
[1] -1.4581973 0.5521706 0.3383218 0.2487084 -2.3582160 0.8556328 2.0348596
[8] -1.0547538
、係数は-0.6965、切片5.0323でなければなりません。私は結果を確認したいと思います。したがって、私はパラメータをそれに応じて割り当てます:
data[8] = intercept + coefficcient_data[7] + residual[8]
これは決して正しくありません。私は間違って何をしていますか? BTW - ar関数を試してみると、異なる結果が生成されます。
ar(x = data_ts, aic = FALSE, order.max = 1, method = "ols")
Coefficients:
1
-0.6786
Intercept: 0.3527 (0.4951)
選択された1シグマ^ 2は1.709と見積もられます。それでも、時系列のパラメータを推定式+誤差に代入すると、結果は正しくありません。何か案が ?
@VincentBonhomme - ありがとう! –