আর-এআরআইএমএ মডেলের প্যারামিটারের পি-মান কীভাবে গণনা করবেন?

Question

আর-তে সময় সিরিজ গবেষণা করার সময়, আমি দেখতে পেলাম যে arima কেবলমাত্র সহগের মান এবং ফিটিত মডেলের মানক ত্রুটিগুলি সরবরাহ করে। যাইহোক, আমি সহগের পি-মানও পেতে চাই।

আমি কোনও ফাংশন পাইনি যা গোফেরের তাত্পর্য সরবরাহ করে।

সুতরাং আমি নিজেই এটি গণনা করতে চাই, তবে সহগের টি বা চিস্ক বিতরণে আমি স্বাধীনতার ডিগ্রি জানি না। সুতরাং আমার প্রশ্নটি কীভাবে আর-তে লাগানো আরিমা মডেলের সহগের জন্য পি-মান পাবেন?

Comments

আপনি পি-মানটি চান কেন? কোনও এআর মডেলের সহগের জন্য তাত্পর্যপূর্ণ পরীক্ষাগুলি বিশেষভাবে কার্যকর হয় না কারণ মডেল ক্রমটি নির্বাচন করার জন্য তাত্পর্যটি ভাল উপায় নয়। পরিবর্তে এআইসি ব্যবহার করুন।

— রব হ্যান্ডম্যান

প্রায়শই একাধিক মডেল ডেটা ভালভাবে ফিট করে। তাই সাধারণত আমি একাধিক ডায়াগনস্টিক পেয়ে খুব ভাল। সুতরাং আমি যদি ইতিমধ্যে প্যাকফ / এসিফ, এআইসি / বিআইসি (সম্ভবত পূর্বাভাসের যথাযথতা) ব্যবহার করি এবং এখনও দুটি মডেলের মধ্যে চয়ন করতে পারি না - তবে গুণমানের তাত্পর্যতে লুক্কায়নের কি কোনও ভুল আছে?

— hans0l0

Answer 1

"টি মান" মান ত্রুটির সাথে সহগের অনুপাত। স্বাধীনতার ডিগ্রি (এনডিএফ) হবে পর্যবেক্ষণের সংখ্যাটি মডেল বিয়োগের সর্বাধিক ক্রম অনুসারে অনুমান সহগের সংখ্যা number "এফ মান" হ'ল "টি মান" এর বর্গক্ষেত্র হবে ঠিক সম্ভাবনা গণনা করার জন্য আপনাকে একটি অ-কেন্দ্রীয় চি-বর্গ ফাংশন কল করতে হবে এবং এফ মান এবং স্বাধীনতার ডিগ্রি পাস করতে হবে (1, এনডিএফ) অথবা সম্ভবত একটি এফ ফাংশন লুকআপ কল করুন।

Comments

অনেক ধন্যবাদ! আমি এটি এ জাতীয়ভাবে লিখেছি ... তবে আমার অবাক করে দিয়েছি যে প্রায় সমস্ত পরামিতি তুচ্ছ নয় ... তবে এসএএস-তে এটি উল্লেখযোগ্য যে ... তাই আমার প্রোগ্রামিং শব্দের কোনও ত্রুটি আছে কিনা তা সন্দেহ করি ....

— লিসা

$var.coef[i,i]) t[i] = fit$

একটি বর্ণনামূলক এসএএস প্রোগ্রাম থেকে ফলাফলের ব্যবহার পরিসংখ্যানিক যথাযথতার প্রমাণকে খুব কমই গঠন করে। এসএএস কোনও ওরাকল নয়। এপ্রিল 1 এ প্রবর্তিত এসও-এসকএএনএক্স্পার্ট পপআপটি খুব খারাপ, এর যুক্তি কৌশলটি এতই বিজ্ঞপ্তিযুক্ত, হ্যাঁ।

— DWin

Answer 2

যেহেতু arimaঅনুমানের সর্বাধিক সম্ভাবনা ব্যবহার করে, সহগগুলি হ'ল প্রত্নতাত্ত্বিক। অতএব জেড-পরিসংখ্যান পাওয়ার জন্য সহগকে তাদের স্ট্যান্ডার্ড ত্রুটিগুলি দিয়ে ভাগ করুন এবং তারপরে পি-মানগুলি গণনা করুন। arima সহায়তা পৃষ্ঠা থেকে প্রথম উদাহরণ সহ আর-এর উদাহরণ এখানে রয়েছে :

> aa <- arima(lh, order = c(1,0,0))
> aa

Call:
arima(x = lh, order = c(1, 0, 0))

Coefficients:
         ar1  intercept
      0.5739     2.4133
s.e.  0.1161     0.1466

sigma^2 estimated as 0.1975:  log likelihood = -29.38,  aic = 64.76
> (1-pnorm(abs(aa$coef)/sqrt(diag(aa$var.coef))))*2
         ar1    intercept 
1.935776e-07 0.000000e+00 

শেষ লাইনটি পি-মান দেয়।

Comments

$H_0: coef=0.0$$H_1: coef \neq 0.0$

আপনি লগ-সম্ভাবনা অনুপাতের মাধ্যমে এটি করতে পারেন, যেহেতু মডেলটি লগ-সম্ভাবনা ব্যবহার করে অনুমান করা হয়।

— এমপিক্টাস

$\lambda$$-2\lambda$$\chi^2$$n$$\infty$$n$

Answer 3

আপনি প্যাকেজ coeftestথেকে ব্যবহার করতে পারেন lmtest:

> aa <- arima(lh, order = c(1,0,0))

> coeftest(aa)

z test of coefficients:

          Estimate Std. Error z value  Pr(>|z|)    
ar1        0.57393    0.11614  4.9417 7.743e-07 ***
intercept  2.41329    0.14661 16.4602 < 2.2e-16 ***
---
Signif. codes:  0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1