Howtosignalprocessing
- ¿Qué modelo ARMA es el mejor??
- ¿Cómo elijo P y Q para ARMA??
- ¿Cómo elijo el orden de mi modelo ARIMA??
- ¿Cómo evalúa el modelo ARMA??
¿Qué modelo ARMA es el mejor??
Para seleccionar el mejor modelo ARIMA los datos divididos en dos períodos, a saber. Período de estimación y período de validación. El modelo para el cual los valores de los criterios son más pequeños se considera el mejor modelo. Por lo tanto, ARIMA (2, 1 y 2) se encuentra como el mejor modelo para pronosticar la serie de datos SPL.
¿Cómo elijo P y Q para ARMA??
Elegir el mejor modelo ARMA (P, Q)
Para determinar qué orden del modelo ARMA es apropiado para una serie, debemos usar el AIC (o BIC) en un subconjunto de valores para y luego aplicar la prueba de box de Ljung para determinar si se ha logrado un buen ajuste , para valores particulares de .
¿Cómo elijo el orden de mi modelo ARIMA??
Reglas para identificar modelos ARIMA. Modelos estacionales generales: ARIMA (0,1,1) x (0,1,1) etc. Identificar el orden de diferenciación y la constante: Regla 1: Si la serie tiene autocorrelaciones positivas a un alto número de retrasos (digamos, 10 o más), entonces probablemente necesite un orden más alto de diferenciación.
¿Cómo evalúa el modelo ARMA??
Los criterios comunes utilizados para evaluar los modelos ARMA son el Criterio de información de Akaike (AIC) y el Criterio de Información Bayesiana (BIC), también denominado Criterio de Información de Schwarz (SIC). Para obtener más información sobre estos y otros criterios de selección de modelos, consulte Wikipedia: Selección de modelos.
