在给定数据和参数集的情况下，是否有R函数用于评估ARIMA模型的pdf

Question

我不熟悉R，但我已经能够编写代码，根据文件中的一些数据，估计ARIMA模型的任何顺序的参数。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)

然而，我感兴趣的是评估某组参数值的似然函数，而不仅仅是找到使给定数据集的似然最大的参数。有没有一个函数可以让你只评估数据的概率密度，给定ARIMA参数的值？

提前感谢！

Answer 1

我不知道为什么要使用arima0，它被标记为初步版本，并被arima取代。

arima将特定于的(S(ARIMA模型与您的数据相匹配，参数通过函数参数order和seasonal指定。CCD_ 6试图以数据为条件来确定最优(S(ARIMA模型。

CCD_ 7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((0,10,1(和SARIMA的(0,1,0((0,0,0(。

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，并且对数似然性存储在元素loglik:中

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