L'action arima est capable de produire plusieurs tables de sortie détaillées, offrant une vue complète des résultats de l'analyse et des prévisions :
casOut(aliasout) : Cette table de données contient les prévisions des variables. Elle inclut généralement les valeurs réelles, les prévisions ponctuelles, les limites inférieures et supérieures des intervalles de confiance, l'erreur de prévision et l'erreur standard de prévision.outEst: Cette table contient les estimations 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). 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., ainsi que les statistiques de test associées et les valeurs de probabilité. Elle est cruciale pour évaluer la significativité de chaque paramètre 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)..outFor: Similaire àcasOut, cette table de sortie est spécifiquement conçue pour les composantes de la série temporelle prévues. Elle comprend les valeurs réelles, les valeurs prédites, les limites inférieures et supérieures des intervalles de confiance, l'erreur de prévision et l'erreur standard de prévision.outStat: Cette table fournit les statistiques d'ajustement 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)., telles que l'AIC (Critère d'Information d'Akaike), le BIC (Critère d'Information Bayésien), et d'autres mesures qui aident à évaluer la qualité d'ajustement 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). aux données.sumOut(aliasoutSum) : Cette table de sortie contient les statistiques récapitulatives et les sommations des prévisions. Elle peut inclure des informations globales sur les performances 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). et les totaux des prévisions sur certaines périodes.
En utilisant ces différentes tables de sortie, les utilisateurs peuvent non seulement obtenir les prévisions, mais aussi évaluer en profondeur la validité, la robustesse et la performance de leurs modèles 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..
