Quelles sont les options avancées pour l'estimation des paramètres du modèle ARIMA ?

Le sous-paramètre estimate de l'action arima propose plusieurs options avancées pour affiner le processus d'estimation des paramètres du modèleReprésentation mathématique entraînée sur des données pour capturer des tendances, prédire des résultats ou classifier des observations via des algorithmes (Régression, Forêt aléatoire, Gradient Boosting). :

• Critère de convergence (converge) : Vous pouvez définir une valeur (par défaut 0.001) pour le critère de convergence. La convergence est atteinte lorsque le plus grand changement dans les estimations des paramètres est inférieur à cette valeur. La plage est de (0, 1).
• Valeur de perturbation (delta) : Spécifie la valeur de perturbation (par défaut 0.001) utilisée pour le calcul des dérivées numériques. La plage est de (0, 1).
• Nombre maximal d'itérations (maxiter) : Contrôle le nombre maximal d'itérations pour l'algorithme d'estimation (par défaut 50).
• Estimation des valeurs médianes (median) : Si défini à TRUE, l'action estime les valeurs médianes prévisionnelles au lieu des moyennes (par défaut FALSE).
• Méthode d'estimation (method) : Permet de choisir la méthode d'estimation parmi :
  • CLS (par défaut) : Moindres Carrés Conditionnels.
  • ML : Maximum de Vraisemblance.
  • ULS : Moindres Carrés Non Conditionnels.
• Absence d'ordonnée à l'origine (noint) : Si défini à TRUE, le modèleReprésentation mathématique entraînée sur des données pour capturer des tendances, prédire des résultats ou classifier des observations via des algorithmes (Régression, Forêt aléatoire, Gradient Boosting). sera estimé sans ordonnée à l'origine (par défaut FALSE).
• Stabilité et inversibilité (nostable) : Si défini à TRUE, les estimations des paramètres AR et MA ne sont pas restreintes aux régions de stationnarité et d'inversibilité (par défaut FALSE).
• Critère de singularité (singular) : Spécifie le critère pour vérifier la singularité (par défaut 1E-07). La plage est de (0, 1).
• Transformation de la série (transform) : Permet d'appliquer une transformation à la série temporelle en entrée ou accumulée. Les options incluent AUTO, BOXCOX, LOG, LOGIT, NONE (par défaut), SQRT.
• Paramètre de transformation (transformParm) : Spécifie la valeur du paramètre pour la transformation de Box-Cox (par défaut 1, plage de -5 à 5).

Ces options donnent un contrôle fin sur la robustesse et la précision de l'estimation du modèleReprésentation mathématique entraînée sur des données pour capturer des tendances, prédire des résultats ou classifier des observations via des algorithmes (Régression, Forêt aléatoire, Gradient Boosting). ARIMAModèle statistique de séries temporelles utilisé dans SAS Viya pour l'analyse et la prévision. Il combine processus autorégressifs, moyenne mobile et différenciation pour traiter des données stables..