r - 测试有马模型

Question

我正在验证 Arima 模型，我想知道我的测试的临界值，以根据 p 值拒绝空假设。如果一个想要 95% 的置信度。这是我的关键价值。

1-pchisq(-2*(try2$loglik-try1$loglik),1)
 0.1817151
1-pchisq(-2*(try3$loglik-try2$loglik),1)
1

其中 try1、try2 和 try3 是三个不同的模型。谢谢！

Answer 1

您需要提供更多信息，但我想我知道您要做什么。

您的零假设是这两个模型不提供相同的拟合优度 - 一个模型并不比另一个模型“更好”。通常，您根据基线模型测试每个模型。对您的结果的解释是：没有一个模型有显着差异（显着性水平为 5%）。

通过使用 1 个自由度，您意味着在每个模型中添加了一个独立变量。例如，try1有 1 个自变量，try2有 2 个，try3有 3 个。还请记住，您绝对必须有相同的因变量才能使其有效。

Answer 2

ARIMA（自回归综合移动平均）时间序列的交叉验证： K 折交叉验证不适用于时间序列。相反，请使用回溯测试技术，例如向前走和滚动窗口。

自回归的 K 折交叉验证：尽管交叉验证（通常）对时间序列 (ARIMA) 模型无效，但只要考虑的模型具有不相关的错误，并且您已经使用Ljung Box Test，用于时间序列用例中的 XAI（可解释人工智能）。

• 有一些 Python 统计库可以使用这些方法，这里有两个：Python Stats Tests和Python StatsModels。

• 你总是可以很容易地学习 Python API 并重构为 R。

要获得值的差异，您可以简单地使用Python 3.6+ PEP 487 Descriptors强制执行 int8 ，您可以在其中强制执行始终返回 int8 的类型列表，以加快计算速度（list : list -> list of ints）：

list_a = [1,2,3]
list_b = [2,3]
print(set(list_a).difference(set(list_b)))

答案是set([1])