Natalia e Rodrigo, eu tambem usei a função autoarima e tive o mesmo problema que a Natalia! Bom não sei se conseguem usar esta função, achei os resultados extranhos, acho que deves acreditar mas na tua leitura dos ACF e PACF, e experimentar con diferentes diferenciações de d e D (não muitas, eu diría dependendo de teus acf/pacf tentar d=0, d= 1, e D= 0, e D=1) e chega. Eu pessoalmente desconfio um pouco desta função, ja que meu ARIMA era obvio um AR(1) e o autoarima deu um modelo MA (1) , acho que deves ficar com o modelo que identificastes....o se calhar como sugeriu o Rodrigo, deves dar o valor de entrada de D, o tal vez deves revisar o stepwise, tipo nas regressões lineares multiples, este algoritmo do stepwise funciona ótimo! avisa se consegues usar esta função, assim eu tambem posso experimentar! boa sorte Carlos P.D.Recomendo o livro de Shumway e Stoffer, Time series Analysis and its applications, e ótimo! 2012/11/26 Rodrigo Coster <rcoster@gmail.com>
A escolha dos valores de D e d não se dão através do BIC, AIC e AICc (se não me engano, não é nem correto comparar modelos com número de diferenciações diferentes através deles)
Tu pode especificar o valor D=1 no auto.arima() e ver se ele encontra o mesmo valor.
Em 26/11/2012, às 15:44, Natalia Martins <nsmbarreto@gmail.com> escreveu:
Rodrigo eu não coloquei o parâmetro stepwise=FALSE e os modelos auto.arima apresentaram d=D=0.
Em 26 de novembro de 2012 15:33, Rodrigo Coster <rcoster@gmail.com>escreveu:
Duas perguntas:
1) No auto.arima() tu colocou o parâmetro stepwise=FALSE ? 2) O modelo do auto.arima() também possui d=0 e D=1?
2012/11/26 Natalia Martins <nsmbarreto@gmail.com>
Prezados, boa tarde. Analisando dados de temperatura identifiquei um modelo SARMA(1,0,0) x (1,1,1) e a função auto.arima identificou um outro modelo, que não é o mesmo. Fui verificar o criterio de escolha da função e segundo o tutorial, diz se:
A referida função consiste no ajuste de possíveis modelos optando pelo modelo com o menor critério de BIC, AIC ou AICc, realizando uma pesquisa sobre o melhor modelo, dentro das limitações de ordem fornecida.
No entanto quando comparei o modelo identificado por mim e pela função auto.arima, o meu modelo tinha um menor AIC, BIC e AICc.
Aguem poderia me ajudar?
Att,
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Natália da Silva Martins Bacharel em Estatística - Universidade Estadual de Maringá/ UEM Mestranda em Estatística e Experimentação Agronômica - ESALQ/ USP Contato: (19) 8306-4743
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-- Carlos A. Pombo Sonderblohm PhD Student on Marine Science (Fisheries) Faculdade de Ciências e Tecnología Universidade do Algarve, Campus de Gambelas 8005-139 Faro Portugal Tef. 289 800 905 ext. 7605