Как использовать arima для моделирования конкретных значений?

Question

Мы проанализировали набор данных с acf и pcf и увидели необходимость использования arima. Arima была выполнена и поставляет коэффициенты. Теперь мы хотим использовать его для прогнозирования случайного значения. Как я понял, прогноз прогнозирования или прогнозирования является ожидаемым. Однако мы хотим создать случайные значения, которые обычно распределяются вокруг этого предсказания - как это было отмечено в исходных данных. Как мы можем справиться с этим легко?

Спасибо! лучше, F!

> summary(arima_res) 
     Length Class Mode  
coef  4 -none- numeric 
sigma2  1 -none- numeric 
var.coef 16 -none- numeric 
mask  4 -none- logical 
loglik  1 -none- numeric 
aic   1 -none- numeric 
arma  7 -none- numeric 
residuals 852 ts  numeric 
call  3 -none- call  
series  1 -none- character 
code  1 -none- numeric 
n.cond  1 -none- numeric 
model  10 -none- list  

Answer 1

Используйте пакет forecast. Затем используйте simulate(fit), где fit - результат от arima() или Arima(). Вот краткий пример:

library(forecast) 
fit <- Arima(USAccDeaths,order=c(0,1,1),seasonal=c(0,1,1)) 
plot(USAccDeaths,xlim=c(1973,1980),ylim=c(6000,12000)) 
for(i in 1:10) 
    lines(simulate(fit,nsim=24),col="blue") 

Средства смоделированных значений равны прогнозам точечных порождаемых forecast(fit). Проценты симулированных значений равны интервалам предсказания, полученным таким же образом. (Не совсем, потому что это симуляция, но асимптотически.)