0

我正在应用 ARIMA 模型来预测 R 中的时间序列。这是代码

Higher.R2.18. <- auto.arima(Diiferent_set[,7],test="adf")            
Higher.R2.18.          
plot(forecast(Higher.R2.18.,h=22))         
forecast(Higher.R2.18.,h=22)         
correlation6 <- cor(fitted(Higher.R2.18.),Diiferent_set[,7])         
correlation6

现在我想应用循环函数来计算 100 个时间序列的 ARIMA 模型。我怎样才能做到这一点。请给我建议。

4

1 回答 1

4

您的示例无法复制，但这通常是一个非常简单的问题。第一步是编写一个函数，对每个时间序列做任何你想做的事情。我相信您想在上面的示例中执行所有操作，因此这样的函数应该可以解决问题：

runArima <- function(ts){
  Higher.R2.18. <- auto.arima(ts,test="adf")            
  p <- plot(forecast(Higher.R2.18.,h=22))         
  pred <- forecast(Higher.R2.18.,h=22)         
  correlation6 <- cor(fitted(Higher.R2.18.),ts)         
  return(list(arima=Higher.R2.18.,plot=p,forecast=pred,cor=correlation6))
}

然后，您只需将该函数应用于您的时间序列列表。更“R”的方式是使用 apply 语句：

arima.list <- lapply(<list of timeseries>,runArima)

但是，如果您愿意，可以使用循环：

arima.list <- vector(length(<list of timeseries>),"list")
i <- 1
for(ts in <list of timeseries>){
  arima.list[[i]] <- runArima(ts)
  i <- i + 1
}

这是一个包含一些琐碎数据的示例：

> library(forecast)
> #make trivial list of time series since i don't have one
> ts.list <- lapply(1:5,function(x) WWWusage)
> #run your function across list of time series
> arima.list <- lapply(ts.list,runArima)
> #look at some results
> arima.list[[1]]$arima
Series: ts 
ARIMA(2,2,0)                    

Coefficients:
         ar1      ar2
      0.2579  -0.4407
s.e.  0.0915   0.0906

sigma^2 estimated as 10.13:  log likelihood=-252.73
AIC=511.46   AICc=511.72   BIC=519.22
> arima.list[[1]]$cor
[1] 0.9972077
于 2013-06-28T14:48:48.357 回答