是否有用于评估 ARIMA 模型给定数据和参数集的 pdf 的 R 函数？

【问题标题】：Is there an R function for evaluating the pdf for an ARIMA model given data and a parameter set?是否有用于评估 ARIMA 模型给定数据和参数集的 pdf 的 R 函数？
【发布时间】：2020-06-01 19:49:09
【问题描述】：

我不熟悉 R，但我已经能够编写代码来估计 ARIMA 模型的参数，无论我在文件中拥有的某些数据的顺序如何。它看起来像这样：

data <- read.table("ARMA22-series.csv", sep=" ", header=FALSE, dec=".")
data <- as.ts(data)
arima_results <- arima0(data, order=c(2, 0, 2), include.mean=FALSE)

但是，我感兴趣的是评估一组特定参数值的似然函数，而不仅仅是找到最大化给定数据集似然性的参数。是否有一个函数可以让您在给定 ARIMA 参数值的情况下仅评估数据的概率密度？

提前致谢！

【问题讨论】：

这似乎不是适合 Stack Overflow 的特定编程问题。如果您对统计方法和概率有一般性问题，那么您应该通过Cross Validated 询问此类问题。你更有可能在那里得到更好的答案。如果您的任何变量是连续的，则观察到任何单个值的概率为 0。

标签： r statistics probability arima log-likelihood

【解决方案1】：

我不知道您为什么使用arima0，它被标记为初步版本，并被arima 取代。

arima 适合您的数据的特定 (S)ARIMA 模型，参数通过函数参数order 和seasonal 指定。 forecast::auto.arima 尝试根据数据确定最佳 (S)ARIMA 模型。

arima 输出对象包括对数似然；例如，考虑USAccDeaths 样本数据，我们可以拟合两个 SARIMA 模型：SARIMA(0,1,1)(0,1,1) 和 SARIMA(0,1,0)(0,1,0) .

fit1 <- arima(USAccDeaths, order = c(0, 1, 1), seasonal = list(order = c(0, 1, 1)))
fit2 <- arima(USAccDeaths, order = c(0, 1, 0), seasonal = list(order = c(0, 1, 0)))

arima输出对象是list，对数似然存储在元素loglik中：

fit1$loglik
#[1] -425.44
fit2$loglik
#[1] -435.8443

【讨论】：