解釋auto.arima導致R

Question

作為一個初學者，我試圖了解R預測包中的auto.arima函數。

我尤其對基於信息標准的選擇感興趣。 例如，我設置ic=c("aicc","aic", "bic") 。 然后，我使用AIC，AICc和BIC獲得最佳擬合模型。

我還為每個測試模型獲得了一定的輸出值，例如（1,1,1）的為-18661.23； 對於（1,1,2）等，為-18451.12。如果例如（1,1,1）是具有最低輸出值的選定模型，則該值不等於給定的AIC，AICc或BIC。

簡單來說，我該如何解釋每個模型的輸出值？ 它是並行加權AIC，AICc和BIC嗎？

PS：我確實試圖理解文檔，但是我很難閱讀。

提前非常感謝您！

Answer 1

據我所知，“輸出值”是指將auto.arima與trace=TRUE一起使用時打印的值。

這些值是每個嘗試的模型的AIC（或AICc或BIC）。 在搜索過程中使用近似值來加快速度，因此打印出的值可能與返回的值略有不同，后者是在沒有近似值的情況下計算得出的。

參數ic確定將使用哪個信息標准。 例如，設置ic="bic"意味着BIC用於選擇模型。 默認情況下， ic="aicc" 。

在函數定義中，默認值等於值向量的參數通常是表示參數可以取什么值的簡寫，向量中的第一個值等於默認值。 在這種情況下，函數定義包含ic = c("aicc", "aic", "bic")這意味着ic只能采用這三個值之一，如果未明確傳遞ic ，則默認值為aicc 。