R: почему AICs равны inf в моделях арима с ненулевым средним значением в прогнозе v6.1, в то время как он имеет значение в forecsat v5.8
Я установил прогноз пакета v5.8 и через некоторое время обновил его до прогноза v6.1. Я применил auto.arima()
функция на моих почасовых данных. Но у меня есть инфа в моделях арима с ненулевым средним значением в прогнозе v6.1, в то время как она имеет значение в forecsat v5.8.
почему это произошло? Я поставлю только некоторые модели результата
прогноз v5.8
>auto.arima(ep_m,approximation = F,stepwise = F,trace = T)
ARIMA(0,0,0)(0,0,1)[24] with non-zero mean : 3693.726
ARIMA(0,0,2)(2,0,0)[24] with non-zero mean : 1712.235
ARIMA(0,0,0)(0,0,2)[24] with non-zero mean : 3292.21
ARIMA(1,0,0)(1,0,0)[24] with non-zero mean : 1450.052
Series: ep_m
ARIMA(2,0,2)(1,0,0)[24] with non-zero mean
Coefficients:
ar1 ar2 ma1 ma2 sar1 intercept
1.8472 -0.9088 -0.7574 0.0879 0.5968 29.5869
s.e. 0.0219 0.0217 0.0479 0.0391 0.0473 0.2868
sigma^2 estimated as 0.3774: log likelihood=-700.47
AIC=1414.94 AICc=1415.1 BIC=1447.23
прогноз v6.1
>auto.arima(ep_m,approximation = F,stepwise = F,trace = T)
ARIMA(0,0,0)(0,0,1)[24] with non-zero mean : inf
ARIMA(0,0,2)(2,0,0)[24] with non-zero mean : inf
ARIMA(0,0,0)(0,0,2)[24] with zero mean : Inf
ARIMA(1,0,0)(1,0,0)[24] with non-zero mean : Inf
Series: ep_m
ARIMA(1,0,2)(2,0,0)[24] with non-zero mean
Coefficients:
ar1 ma1 ma2 sar1 sar2 intercept
0.9058 -0.0197 0.0924 0.4766 0.4571 29.2759
s.e. 0.0178 0.0422 0.0396 0.0341 0.0343 2.2677
sigma^2 estimated as 0.3087: log likelihood=-642.71
AIC=1299.41 AICc=1299.57 BIC=1331.7
это дает мне другую лучшую ариму.
1 ответ
Решение
См. Журнал изменений для изменений в последующих версиях пакета прогноза.
В версии 6.0 тесты для почти единичных корней стали более строгими, что означало, что Inf AIC был возвращен для некоторых моделей, которые ранее считались нормальными.