В этом примере показано, как задать модель регрессии по умолчанию с ошибками ARIMA краткий ARIMA (, , ) обозначение, соответствующее следующему уравнению:
Задайте модель регрессии с ARIMA (3,1,2) ошибки.
Mdl = regARIMA(3,1,2)
Mdl =
regARIMA with properties:
Description: "ARIMA(3,1,2) Error Model (Gaussian Distribution)"
Distribution: Name = "Gaussian"
Intercept: NaN
Beta: [1×0]
P: 4
D: 1
Q: 2
AR: {NaN NaN NaN} at lags [1 2 3]
SAR: {}
MA: {NaN NaN} at lags [1 2]
SMA: {}
Variance: NaN
Спецификация модели для Mdl появляется в Командном окне. По умолчанию, regARIMA наборы:
Авторегрессивное (AR) значения параметров к NaN в задержках [1 2 3]
Скользящее среднее значение (MA) значения параметров к NaN в задержках [1 2]
Отклонение (Variance) из инновационного процесса, , к NaN
Распределение (Distribution) из к Gaussian
Модель регрессии прерывает к NaN
Нет никакого компонента регрессии (Beta) по умолчанию.
The property:
P = p + D, который представляет количество преддемонстрационных наблюдений, что программное обеспечение требует, чтобы инициализировать авторегрессивный компонент модели, чтобы выполнить, например, оценку.
D представляет уровень несезонного интегрирования.
Q представляет количество преддемонстрационных наблюдений, что программное обеспечение требует, чтобы инициализировать компонент скользящего среднего значения модели, чтобы выполнить, например, оценку.
Подходящий Mdl к данным путем передачи его и данным в estimate. Если вы передаете ряд предиктора в estimate, затем estimate оценки Beta по умолчанию.
Можно изменить свойства Mdl использование записи через точку.
Ссылки:
Поле, G. E. P. Г. М. Дженкинс и Г. К. Рейнсель. Анализ Временных Рядов: Прогнозирование и Управление. 3-й редактор Englewood Cliffs, NJ: Prentice Hall, 1994.
regARIMA | estimate | simulate | forecast