【977s】...0.55050.23160.0880-0.4325-0.1944-0.5977s.e.0.1....
答案:2 悬赏:40 手机版
解决时间 2021-02-04 08:32
- 提问者网友：末路
- 2021-02-03 07:47
【977s】...0.55050.23160.0880-0.4325-0.1944-0.5977s.e.0.1....
最佳答案
- 五星知识达人网友：动情书生
- 2021-02-03 08:03
【答案】 这个是自动适应参数估计的结果.
模型估计为ARIMA(4,0,2),即ARMA(4,2)
系数为：
ar1 ar2 ar3 ar4 ma1 ma2
-0.5505 0.2316 0.0880 -0.4325 -0.1944 -0.5977
s.e.0.1657 0.1428 0.1402 0.1270 0.1766 0.1732
s.e.是系数的标准差,系数显著性要自己算,|系数/se| > 1.96 即 95％的置信度
sigma^2 estimated 估计值方差
log likelihood 对数似然值
（这个不用解释了吧）
AIC=709.13 AICc=710.73 BIC=725.63
再就是下面一堆误差计算
ME\x05Mean Error
RMSE\x05Root Mean Squared Error
MAE\x05Mean Absolute Error
MPE\x05Mean Percentage Error
MAPE\x05Mean Absolute Percentage
MASE\x05Mean Absolute Scaled Error
模型估计为ARIMA(4,0,2),即ARMA(4,2)
系数为：
ar1 ar2 ar3 ar4 ma1 ma2
-0.5505 0.2316 0.0880 -0.4325 -0.1944 -0.5977
s.e.0.1657 0.1428 0.1402 0.1270 0.1766 0.1732
s.e.是系数的标准差,系数显著性要自己算,|系数/se| > 1.96 即 95％的置信度
sigma^2 estimated 估计值方差
log likelihood 对数似然值
（这个不用解释了吧）
AIC=709.13 AICc=710.73 BIC=725.63
再就是下面一堆误差计算
ME\x05Mean Error
RMSE\x05Root Mean Squared Error
MAE\x05Mean Absolute Error
MPE\x05Mean Percentage Error
MAPE\x05Mean Absolute Percentage
MASE\x05Mean Absolute Scaled Error
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- 1楼网友：杯酒困英雄
- 2021-02-03 08:50
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