我试图适应经季节性分解的ARIMA模型.但是当我尝试执行以下操作：
fit = arima(diff(series),order=c(1,0),seasonal = list(order = c(1,period = NA))
它给我以下错误：
Error in arima(diff(series),order = c(1,seasonal = list(order
= c(1,:
non-stationary seasonal AR part from CSS
错误是什么意思？
解决方法
当使用CSS(条件平方和)时,自回归系数可以是非平稳的(即,它们落在用于静止处理的区域之外).在适合的ARIMA(1,0)(1,0))模型的情况下,两个系数应该在-1和1之间,以使流程保持平稳.
您可以通过使用参数method =“ML”来强制R使用MLE(最大似然估计).这是较慢的,但提供更好的估计,并总是返回一个固定的模型.
如果你正在区分这个系列(就像你在这里),通常更好的做法是通过模型,而不是明确的.所以你的模型会更好地估计使用
set.seed(1) series <- ts(rnorm(100),f=6) fit <- arima(series,1,seasonal=list(order=c(1,period=NA),method="ML")
