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A
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這將是一個醜陋的黑客,但它應該工作。
加載forecast
庫並創建指定順序的ARIMA擬合,以便我們有一個模板。
library(fit)
fit <- Arima(WWWusage,order=c(3,0,1))
檢查組件fit
。
names(fit)
改變他們要預測模型匹配 - 方差在sigma2
組件:
fit$coef <- structure(c(1,-.2,1,0.2,100),.Names=names(fit$coef))
fit$sigma2 <- 20
和預測,利用forecast.Arima()
:
forecast(fit,h=20)
plot(forecast(fit,h=20))
你可能也想看看t arima.sim()
並將剩餘差異饋入創新發生器。
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我想你可能需要編寫和優化你自己的可能性。這似乎不是一個常見問題;我從來沒有遇到過這樣的事情。也許你想添加一段描述你爲什麼要這樣做? –
@StephanKolassa我的模型已經使用外部應用程序(使用馬爾可夫切換的多個模型)構建。試圖從應用程序獲取輸出並將它們輸入到R.應用程序已經爲我計算了差異。 – Dave
呃,我恐怕我不明白。如果你有多個模型,每個模型都會有自己的(殘差)方差估計值。更重要的是,多個ARIMA模型已經有了他們自己的AR和MA參數估計值。所以我不明白爲什麼要用預先指定的剩餘方差來擬合ARIMA模型(用給定的訂單?)。 –