최고의 아리마 결과

최상의 ARIMA 모델에 대한 결과를 사용하여 모델 적절성을 평가하고 예측을 검사합니다. 모델 요약 표의 MSD(평균 제곱 편차)를 사용하여 최상의 ARIMA 모델의 적합도를 차이점 보관 순서가 동일한 다른 ARIMA 모델과 비교합니다. 차이점 보관용이 없는 ARIMA 모델의 경우 MSD를 사용하여 ARIMA 모델의 적합도를 다른 시계열 모델(예: 추세 분석. 최상의 ARIMA 모델에 대한 결과에 대한 자세한 내용을 보려면 ARIMA에 대한 통계 설명에 대한 링크를 선택하십시오.

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MSD
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MSD

평균 제곱 편차(MSD)는 적합 시계열 값의 정확도를 측정합니다. MSD의 경우 MAD에 비해 특이치가 큰 영향을 미칩니다.

해석

다른 시계열 모형의 적합치를 비교하는 데 사용하십시오. 값이 작을수록 적합도가 높습니다.

정확도 측도는 한 주기 전 잔차를 기반으로 합니다. 각 시점에서 모형이 다음 시점에 대한 Y 값을 예측하기 위해 사용됩니다. 예측값(적합치)과 실제 Y 간의 차이가 한 주기 전 잔차입니다. 이 때문에 정확도 측도는 데이터의 끝에서 1주기를 예측할 때 예상할 수 있는 정확도를 나타냅니다. 따라서 2주기 이상 예측하는 경우의 정확도는 나타내지 않습니다. 예측을 위해 모형을 사용하는 경우 정확도 측도만을 기준으로 결정을 내리지 말아야 합니다. 또한 모형의 적합치를 조사하여 예측값과 모형이, 특히 계열의 끝에서 데이터를 가깝게 따르는지 확인해야 합니다.

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