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异常值检验
m1=arima(da1,order=c(1,1,0),seasonal=list(order=c(2,1,0),period=12),method=ML)
m2=arima(da1,order=c(1,1,1))
m3=arima(da1,order=c(2,1,0))
m4=arima(da1,order=c(0,1,3))
m5 - auto.arima(da1)
yichang.m1=arimax(x = da1, order = c(1, 1, 0), seasonal = list(order = c(2, 1, 0), period = 12), xtransf=data.frame(I0910=1*(seq(da1)==35),I0910=1*(seq(da1)==47)),transfer=list(c(0,0),c(1,0)))
Series: da1
ARIMA(1,1,0)(2,1,0)[12]
Coefficients:
ar1 sar1 sar2 I0910-MA0 I0910.1-AR1 I0910.1-MA0
0.7790 -0.9910 -0.6312 -0.6259 1.0074 1.4177
s.e. 0.0692 0.0834 0.0799 0.3031 0.0412 0.4357
sigma^2 estimated as 0.4434: log likelihood=-93.3
AIC=198.6 AICc=200.09 BIC=215.53
yichang.m2=arimax(da1,order=c(1,1,1),xtransf=data.frame(I0910=1*(seq(da1)==35),I0910=1*(seq(da1)==47)),transfer=list(c(0,0),c(1,0)))
Series: da1
ARIMA(1,1,1)
Coefficients:
ar1 ma1 I0910-MA0 I0910.1-AR1 I0910.1-MA0
0.6804 0.4223 -0.6655 0.9989 1.1897
s.e. 0.0848 0.0957 0.2065 0.0543 0.3833
sigma^2 estimated as 0.3583: log likelihood=-86.71
AIC=183.41 AICc=184.37 BIC=198.74
yichang.m3=arimax(da1,order=c(2,1,0),xtransf=data.frame(I0910=1*(seq(da1)==35),I0910=1*(seq(da1)==47)),transfer=list(c(0,0),c(1,0)))
Series: da1
ARIMA(2,1,0)
Coefficients:
ar1 ar2 I0910-MA0 I0910.1-AR1 I0910.1-MA0
1.0891 -0.3466 -0.6544 1.0082 1.1721
s.e. 0.0963 0.0959 0.2190 0.0326 0.3997
sigma^2 estimated as 0.3613: log likelihood=-87.11
AIC=184.21 AICc=185.17 BIC=199.53
yichang.m4=arimax(da1,order=c(0,1,3),xtransf=data.frame(I0910=1*(seq(da1)==35),I0910=1*(seq(da1)==47)),transfer=list(c(0,0),c(1,0)))
Series: da1
ARIMA(0,1,3)
Coefficients:
ma1 ma2 ma3 I0910-MA0 I0910.1-AR1 I0910.1-MA0
1.0846 0.6137 0.1333 -0.5280 1.0059 1.2618
s
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