计算 R 中 ARIMA 模型残差的 RMSE 和 ACF 图

【问题标题】：Calculating the RMSE and ACF plot of residuals of ARIMA model in R计算 R 中 ARIMA 模型残差的 RMSE 和 ACF 图
【发布时间】：2020-04-21 18:47:01
【问题描述】：

我有一个标记为 covid19india 的数据集。我使用数据集使用以下代码预测案例数量，并根据需要获得图表。到目前为止我还可以，但是在计算 RMSE 和绘制残差的 ACF 图以从理论上表明该模型是可行的时需要帮助。

set1 <- covid19india[1:36,]
df <- set1[3]
tddf1 <- ts(df$`Cumulative cases`)
fit1 <- auto.arima(df$`Cumulative cases`, seasonal = FALSE)
forecast3 <- forecast(fit1, h=9)
plot(forecast3)
par(new=TRUE)
plot(days, df1)

我需要帮助来计算 RMSE 和残差 ACF 图。

【问题讨论】：

标签： r arima

【解决方案1】：

您应该使用checkresiduals 包中的forecast 函数。

下面是一个简单的例子。

    >library(forecast)
    >fit_1<-auto.arima(your_data_set)
    >forecast(fit_1, h = 10) # h is the period that you want to forecast. 
    >checkresiduals(fit_1)

要检查RMSE，您可以使用函数accuracy

> accuracy(fit_1)
                       ME       RMSE        MAE  MPE MAPE      MASE        ACF1
Training set 2.236275e-05 0.02440796 0.01829821 -Inf  Inf 0.8858579 -0.01149095

如果您想深入了解，请查看this

此链接是 Rob J Hyndman 教授和 George Athanasopoulos 教授（是预测包的作者）撰写的免费书籍。

【讨论】：