Я сгенерировал модель Auto Arima.
Спецификация модели на выходе показана ниже: -
ts_regr_auto_new_objects[[1]]$model
$phi
[1] 0.7543751 -0.6873447 0.5583951
$theta
[1] 0.06711257 0.66005781 0.18953643
$Delta
numeric(0)
$Z
[1] 1 0 0 0
$a
[1] -2755.5419 -301.0682 -1891.6939 -266.0682
$P
[,1] [,2] [,3] [,4]
[1,] 0 0.000000e+00 0.000000e+00 0.000000e+00
[2,] 0 -6.938894e-18 -2.775558e-17 -8.673617e-18
[3,] 0 -2.775558e-17 1.110223e-16 2.775558e-17
[4,] 0 -8.673617e-18 2.775558e-17 6.938894e-18
$T
[,1] [,2] [,3] [,4]
[1,] 0.7543751 1 0 0
[2,] -0.6873447 0 1 0
[3,] 0.5583951 0 0 1
[4,] 0.0000000 0 0 0
$V
[,1] [,2] [,3] [,4]
[1,] 1.00000000 0.067112571 0.66005781 0.18953643
[2,] 0.06711257 0.004504097 0.04429818 0.01272028
[3,] 0.66005781 0.044298176 0.43567631 0.12510500
[4,] 0.18953643 0.012720277 0.12510500 0.03592406
$h
[1] 0
$Pn
[,1] [,2] [,3] [,4]
[1,] 1.00000000 0.067112571 0.66005781 0.18953643
[2,] 0.06711257 0.004504097 0.04429818 0.01272028
[3,] 0.66005781 0.044298176 0.43567631 0.12510500
[4,] 0.18953643 0.012720277 0.12510500 0.03592406
Краткое описание модели показано ниже: -
summary(ts_regr_auto_new_objects[[1]])
Series: histmodellingdataxtsobjects[[i]]$usage
Regression with ARIMA(3,0,3) errors
Coefficients:
ar1 ar2 ar3 ma1 ma2 ma3 intercept temp new_wday_ind S1.365 C1.365 S1.7 C1.7
0.7544 -0.6873 0.5584 0.0671 0.6601 0.1895 20148.1783 -255.7988 1002.2502 4591.0172 -1603.2133 242.1379 -378.4656
s.e. 0.1216 0.1551 0.0991 0.1285 0.1186 0.0742 530.3229 24.0099 190.2674 437.2782 393.9352 104.1117 129.0343
sigma^2 estimated as 1263859: log likelihood=-3244.91
AIC=6517.82 AICc=6518.96 BIC=6573.17
Training set error measures:
ME RMSE MAE MPE MAPE MASE ACF1
Training set -0.311974 1105.072 803.1194 -0.3683012 5.199148 0.7109852 -0.00255312
Может ли кто-нибудь показать мне, как рассчитать значения 'p value' и 't' statisti c для различных оценок параметров из данных стандартных ошибок?
С наилучшими пожеланиями
Дипак