Що таке p-значення в моделі ARIMA?
p означає кількість попередніх («відсталих») значень Y, які потрібно додати/відняти до Y у моделі, щоб зробити кращі прогнози на основі локальних періодів зростання/спаду наших даних. Це відображає «авторегресійний» характер ARIMA.
Параметри ARIMA p: кількість спостережень затримки в моделі, також відома як порядок затримки. d: кількість розбіжностей необроблених спостережень; також відомий як ступінь різниці. q: розмір вікна ковзного середнього, також відомого як порядок ковзного середнього.
Намалюйте графік часткової автокореляції (ACF) даних. Це допоможе нам знайти значення p, оскільки гранична точка PACF дорівнює p. Намалюйте графік автокореляції (ACF) даних. Це допоможе нам знайти значення q, оскільки граничною точкою ACF є q.
p-значення статистичне вимірювання, яке використовується для підтвердження гіпотези щодо спостережених даних. P-значення вимірює ймовірність отримання спостережуваних результатів, припускаючи, що нульова гіпотеза вірна. Чим нижче значення p, тим більша статистична значущість різниці, що спостерігається.
p-значення ймовірність отримання спостережень принаймні настільки ж екстремальних, як ті, що спостерігаються за нульовою гіпотезою. Яка тут гіпотеза? У прогнозуванні ми зазвичай не маємо гіпотез. Натомість ми адаптуємо модель до даних і робимо прогнози на основі моделі.