Ainda não é o que tu quer, mas talvez te ajude.<div><br><div>Eu tentei fazer o ARIMA(0,0,0)(0,0,1) da mesma maneira que o MA(1) mas não consegui<div><br></div><div><div>## AR(1)</div><div>(fit <- arima(USAccDeaths, order = c(1,0,0)))</div>
<div>predict(fit,1)$pred</div><div>sum(fit$coef[1] * (USAccDeaths[72] - fit$coef[2])) + fit$coef[2]</div><div><br></div><div>## AR(2)</div><div>(fit <- arima(USAccDeaths, order = c(2,0,0)))</div><div>predict(fit,1)$pred</div>
<div>sum(fit$coef[1:2] * (USAccDeaths[72:71] - fit$coef[3])) + fit$coef[3]</div><div><br></div><div>## MA(1)</div><div>(fit <- arima(USAccDeaths, order = c(0,0,1)))</div><div>predict(fit)$pred</div><div>fit$coef[1] * fit$res[72] + fit$coef[2]</div>
<div><br></div><div>## MA(2)</div><div>(fit <- arima(USAccDeaths, order = c(0,0,2)))</div><div>predict(fit)$pred</div><div>sum(fit$coef[1:2] * (fit$res[72:71])) + fit$coef[3]</div><div><br></div><div>## ARIMA(1,1,0)</div>
<div>(fit <- arima(USAccDeaths, order = c(1,1,0)))</div><div>predict(fit,1)$pred</div><div>diff(USAccDeaths)[71]*fit$coef+USAccDeaths[72]</div><div><br></div><div>## ARIMA(0,1,1)</div><div>(fit <- arima(USAccDeaths, order = c(0,1,1)))</div>
<div>predict(fit)$pred</div><div>fit$coef[1] * fit$res[72] + USAccDeaths[72]</div><div><br></div><div>## ARIMA(0,0,0)(1,0,0)</div><div>(fit <- arima(USAccDeaths, order = c(0,0,0), seasonal = c(1,0,0)))</div><div>predict(fit,1)$pred</div>
<div>fit$coef[1] * (USAccDeaths[61] - fit$coef[2]) + fit$coef[2]</div><br><div class="gmail_quote">2011/7/27 Paola Tame <span dir="ltr"><<a href="mailto:paola.tame@gmail.com">paola.tame@gmail.com</a>></span><br><blockquote class="gmail_quote" style="margin:0 0 0 .8ex;border-left:1px #ccc solid;padding-left:1ex;">
<div><div></div><div class="h5"><font face="verdana">Boa tarde Grupo,<br><br>estou com problemas para
interpretar as saídas da função arima. Por exemplo, usando a base de
dados de exemplo do R "USAccDeaths". Ajustando o modelo:<br><font face="courier new"><br><font color="#ff0000">fit <- arima(USAccDeaths, order = c(0,1,1), seasonal = list(order=c(0,1,1)))</font><br><br><font face="verdana">Tenho a seguinte saída:</font><br>
</font></font><font color="#0000ff"><br></font><font color="#0000ff" face="courier new">Series: USAccDeaths <br>ARIMA(0,1,1)(0,1,1)[12] <br><br>Call: arima(x = USAccDeaths, order = c(0, 1, 1), seasonal = list(order = c(0, 1, 1))) <br>
<br>Coefficients:<br> ma1 sma1<br> -0.4303 -0.5528<br>s.e. 0.1228 0.1784<br><br>sigma^2 estimated as 99347: log likelihood = -425.44<br>AIC = 856.88 AICc = 857.32 BIC = 863.11</font><br><br><font face="verdana">Utilizando a função <i>"predict"</i> para ca</font>l<font face="verdana">cular os próximos 4 meses tenho o seguinte resultado:<br>
<font face="courier new"><br></font><font color="#0000ff" face="courier new">$pred<br> Jan Feb Mar Apr<br>1979 8336.061 7531.829 8314.644 8616.869<br><br><font color="#000000"><font face="verdana">Como vou precisar utilizar o modelo fora do R preciso entender como é feita essa previsão pois utilizando os coeficientes <i>ma1</i> e <i>sma1</i> estou obtendo resultados diferentes.<br>
<br>Mesmo
ajustando um modelo mais simples como um AR(1) para esses dados (apenas
como exemplo, sem me preocupar com a qualidade do ajuste) os preditos
que calculo não batem com os preditos retornados pela função "<i>predict</i>".
Aparentemente a função de predição não é montada diretamente dos
coeficientes estimados (p. ex. no caso de um modelo AR(1) X(t) =
intercept + ar1*X(t-1)).<br><br>Alguém poderia me ajudar?<br><br>Obrigada,<br>Paola Tame</font></font></font></font>
</div></div><br>_______________________________________________<br>
R-br mailing list<br>
<a href="mailto:R-br@listas.c3sl.ufpr.br">R-br@listas.c3sl.ufpr.br</a><br>
<a href="https://listas.inf.ufpr.br/cgi-bin/mailman/listinfo/r-br" target="_blank">https://listas.inf.ufpr.br/cgi-bin/mailman/listinfo/r-br</a><br>
Leia o guia de postagem (<a href="http://www.leg.ufpr.br/r-br-guia" target="_blank">http://www.leg.ufpr.br/r-br-guia</a>) e forneça código mínimo reproduzível.<br></blockquote></div><br></div></div></div>