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Modele sarima

February 20th, 2019 Danny

Il s`agit de variantes de séries chronologiques parallèles qui ne sont pas modélisées directement via des processus AR, I ou MA, mais sont rendues disponibles en tant qu`entrée pondérée dans le modèle. Les choses ont l`air bien. Les statistiques de Box-Pierce sont toutes non significatives et les coefficients estimés (page précédente) sont statistiquement significatifs. Avec les données saisonnières, il est probable que les composants non saisonniers à court terme contribueront encore au modèle. Dans les ventes mensuelles de ventilateurs de refroidissement mentionnées ci-dessus, par exemple, les ventes dans le mois précédent ou deux, ainsi que les ventes du même mois il y a un an, peuvent aider à prédire les ventes de ce mois. Si la valeur est TRUE (valeur par défaut), les commandes de modèle sont imprimées sur le tracé de diagnostic. La partie AR de l`ARIMA indique que l`évolution de la variable d`intérêt est régressée sur ses propres valeurs décalées (c.-à-d., antérieures). La partie MA indique que l`erreur de régression est en fait une combinaison linéaire de termes d`erreur dont les valeurs se sont produites simultanément et à divers moments dans le passé. Le I (pour «intégré») indique que les valeurs de données ont été remplacées par la différence entre leurs valeurs et les valeurs précédentes (et ce processus de différenciation peut avoir été effectué plusieurs fois). Le but de chacune de ces fonctionnalités est de rendre le modèle adapté aux données aussi bien que possible.

Dans un modèle ARIMA saisonnier, les termes saisonniers AR et MA prévoient XT en utilisant des valeurs de données et des erreurs parfois avec des décalages qui sont multiples de S (la durée de la saisonnalité). La configuration d`un SARIMA nécessite la sélection d`hyperparamètres pour les éléments de tendance et saisonniers de la série. p = ordre AR non saisonnier, d = différenciation non saisonnière, q = ordre non saisonnier de MA, P = ordre saisonnier de l`AR, D = différenciation saisonnière, Q = ordre saisonnier de MA et S = durée de répétition saisonnière. Vous pouvez utiliser l`analyse ACF et PACF comme nous le faisons pour ARIMA. Il existe d`autres paramètres de réglage fin que vous souhaiterez peut-être configurer. En savoir plus dans l`API complète: les variables exogènes sont facultatives peuvent être spécifiées via l`argument “exog”. Les modèles ARIMA saisonniers peuvent potentiellement avoir un grand nombre de paramètres et de combinaisons de termes. Par conséquent, il convient d`essayer un large éventail de modèles lors de l`ajustement aux données et de choisir un modèle de meilleur ajustement en utilisant un critère approprié…

La différenciation saisonnière élimine la tendance saisonnière et peut également se débarrasser d`un type de marche aléatoire saisonnier de nonstationarité. Les modèles ARIMA peuvent être estimés selon l`approche de Box – Jenkins. Parfois, il peut être nécessaire de différencier les données une deuxième fois pour obtenir une série temporelle stationnaire, qui est appelée différenciation de deuxième ordre: la fonction de prédiction () nécessite une date de début et de fin ou un index à spécifier. Le modèle ARIMA saisonnier incorpore des facteurs non saisonniers et saisonniers dans un modèle multiplicatif. Une notation abrégée pour le modèle est pour h = 1 {displaystyle h = 1}, v T + h | T = ? ^ 2 {displaystyle V_ {T + h | T} = {hat {sigma}} ^ {2}} pour tous les modèles ARIMA, quels que soient les paramètres et les commandes.

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